Token降到地板了,然后呢?

腾讯扔了个王炸:Marvis,每天送你1000万Token的AI管家 腾讯低调上线AI产品Marvis,突破性集成操作系统级功能,可深度管理文件、系统及应用。自带6个智能Agent,无需配置即可执行复杂任务,每天提供1000万免费Token。独创纯端侧隐私模式,数据完全本地处理。不同于现有AI助手,Marvis能真正完成实际工作,将AI能力从"聊天"升级为"生产力",且使用门槛极低。目前支持Windows/Mac/安卓平台,展现了腾讯在AI产品化层面的重大突破。 阅读详情

昨天看到小米MiMo宣布API永久降价最高99%的消息,我第一反应倒不是惊喜,而是一个很朴素的问题——已经开启价格战了吗?

当然不是质疑降价本身。就在上周,DeepSeek已经把旗舰模型V4-Pro的定价调到了原价的四分之一,百万Token缓存命中的价格只要0.025元。这个数额意味着什么?你买一瓶矿泉水还得花两块钱,而现在,让AI跑完一本厚书的推理,成本还抵不上按一下自动售货机的按钮。

但如果把这看作是整齐划一的普惠狂欢,恐怕对这个行业的理解过于温柔了。仅仅两个月前,也就是三四月份,市场的风向完全是另一番景象。智谱在三个月内两度提价,GLM-5-Turbo涨幅达到20%,取消首购优惠后,套餐整体涨幅超过30%。与此同时,腾讯云的混元系列部分模型被曝出输入价格涨幅惊人,阿里云、百度智能云也随之调整,AI算力产品集体上调了5%到30%不等。

那时的叙事听起来颇为优雅:告别价格战,走向价值战。​ Token不该被贱卖,优质的技术理应获得更高的溢价。分析师们在报告中流露出一种“市场终于回归理性”的如释重负。

直到DeepSeek把桌子掀了。

这并非又一轮简单的价格肉搏。如果你细看DeepSeek四月和五月末的两波逆势降价,会发现节奏与早年的烧钱倾销截然不同。DeepSeek之所以敢于降价,是因为它确实重构了成本结构。新的注意力机制、Token维度的极致压缩、以及与华为昇腾的底层适配,这些技术积累叠加在一起,让它不是在亏本赚吆喝,而是在重新定义什么叫低成本。至于小米跟进99%的降幅,坦白说,更像是一种清库存式的战略表态——证明自己依然坐在牌桌上,且拥有低价的能力。

于是,当下的市场呈现出一幅奇特的画面,用四个字足以概括:K型分裂。

一边是通用模型拼命向下探底,DeepSeek、字节豆包、阿里通义千问,它们走量、抢开发者生态,赌的是规模效应和后向变现。另一边则是智谱、腾讯混元向上拔高,稳守企业定制和高端场景,价格不降反升,赌的是“完成任务的能力比廉价更重要”。

这两条路,究竟哪一条才是对的?

或许都对,但也都岌岌可危。走低价的阵营,表面上赢得了开发者用脚投出的票数,OpenRouter的数据显示DeepSeek V4-Flash周调用量高达3.43万亿Token,登顶全球。但隐患在于,当旗舰产品的定价低到让同行连算力折旧都无法覆盖时,建立的其实不是护城河,而是一种无法回头的预期。用户今天因为0.025元而来,明天若有0.015元出现,离开只会更加决绝。忠诚度在这里是负数。

走高价的阵营则更为微妙。智谱在涨价后调用量反而暴涨400%,数据固然亮眼,但其前提是模型能力必须显著领先。然而,大模型能力的同质化速度远比厂商愿意承认的要快,一旦差距收窄,所谓的“溢价”就会变得极为尴尬。那时,你卖的不再是GLM-5,而是一个尚未被证伪的承诺。

绕回最初那个朴素的问题:Token到底在卖什么?

过去两年,行业给出的标准答案是“AI时代的货币”。这是一个漂亮的修辞,但货币需要发行纪律和共识机制,眼下的Token却更像菜市场傍晚的剩菜,两家摊主挨着喊价,一家全场一折,另一家却挂出精品甄选涨价通知。

真正的答案或许是,大家都在卖,却没人彻底弄清买家究竟需要什么。企业客户购买的并非Token,而是任务能否跑通、结果能否用来交差;开发者购买的也并非Token,而是API接入后,是否会因某次涨价或限流而突然崩溃。这两种需求,一个指向可靠性,一个指向确定性。而这恰恰是价格战最残酷的地方——当你把价格砸穿地板,若确定性依然缺失,那便只剩下便宜的不确定,这比昂贵的不确定更让人难以安眠。

我始终认为,这轮由DeepSeek降价引发、小米跟进、最终导致行业K型分裂的戏码,与其说是竞争策略的分化,不如说是一个尚未成熟的市场正在经历成长的阵痛。2024年卷到Token以厘计价是阵痛,2026年初集体涨价试图装作成熟也是阵痛,如今有人再把地板砸穿,依旧是阵痛。

在这个局面中,握有算力供应链的人或许不会输得太难看。字节内部曾言,未来18个月,只有控制算力供应链的玩家才能活到最后。剥去战略部的腔调,这其实是句大实话。华为坐在牌桌旁,不卖Token,只卖所有人都离不开的芯片和算力,这才是那个永远不会亏本的位置。

至于其余在0.025元和463%涨幅之间反复横跳的模型厂商们,它们真正需要回答的问题,从来不是“我该定多少钱”,而是“你究竟是基础设施,还是产品”。

若是基础设施,便须接受薄利多销、最终被大宗商品化的命运;若是产品,就必须证明自己拥有无法被压缩进Token计数里的独特价值。这两条路都能走通,最怕的,是卡在中间——既不甘心做水管,又没能长出属于自己的水龙头。

小马算力(TokenPony)是一个依托重庆明月湖公共算力底座搭建的 AI 大模型聚合 MaaS 平台——给开发者提供一个兼容 OpenAI 格式的 Base URL + API Key,就能以市场价约九折的成本,零配置切换调用 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 等数百款模型,主打"一个接口搞定所有模型"

小马算力的底色是地方算力基建 + MaaS商业化:不是纯中转壳,背后有明月湖公共算力平台的硬件支撑,这点跟纯民间中转有本质区别。
大语言模型本质:统计引擎、上下文约束与Token化真相 大语言模型(LLM)并非知识库或搜索引擎,而是一种基于Transformer架构的条件概率预测系统——其核心是token级序列建模与注意力机制驱动的统计推断。理解其底层原理,关键在于把握三大刚性约束:幻觉源于概率生成而非事实检索,长程依赖受限于注意力衰减,知识更新止步于训练截止日。技术价值体现在可控推理、成本优化与RAG协同设计;典型应用场景包括智能客服、合同审查、金融问答与法律检索等需高精度与强可解释性的工程系统。本文深入剖析tokenization机制、上下文窗口的物理意义及模型调用开销,揭示LangC 阅读详情

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