人民想念DeepSeek！Token太贵了...

不二如是

最近关于Token的讨论挺魔幻的。

朋友圈随处能看到Token中文翻译的讨论——有"词元"、"智元"等等，甚至有"慧根"之类的搞笑版本。

Token不是一个新概念，大模型落地第一天起，它便与神经网络共生，但直到OpenClaw（俗称"龙虾"）在用户群大规模扩散，各类Agent应用开始把Token带入了公众视野。

我认为其中有两个关键问题：

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记得OpenAI发布GPT-5.4的时候，有用户反馈测试一句"你好"就消耗掉了80美元的Token，当时不少人都说这个使用量太夸张，但随着小龙虾大规模在用户群扩散，一个任务烧完千万级Token成为常态。

与之相对的是，英伟达CEO黄仁勋在GTC2026大会上以及之后的很多场合，都在强调工程师要大量的使用Token，甚至将Token纳入到薪酬激励机制。

一次对话环节，黄仁勋说：

如果年薪50万美元的工程师，连25万美元的Token都没用掉，我会极度恐慌。

问题是，疯狂的烧Token一定能解决问题吗，有多少Token是有效的，什么样的投入产出比是合理的？

结合刚刚外媒的消息，有OpenAI程序员一周烧掉了2100亿Token，相当于33个维基百科，但这样的消耗量最终带来了什么？

我发了一个朋友圈，说这样重度使用能升P10吗，有好友随即评论，"能帮卖Token的升P10。"

很显然，这场疯狂烧Token的运动，能带来多少效果是存疑的，谁是获利者则是确定的。

黄仁勋将英伟达描述为"Token之王"，拥有世界最先进的"Token制造机"，但如果拼命鼓吹这件事，甚至暗示不用Token就会落后，那么可以说：

一方面，黄仁勋想彻底改变AI时代企业"效率考核"的逻辑，另一方面，他也间接制造出了Token焦虑。

评论区聊聊你的想法吧

                               
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sunshine_8205

很显然，这场疯狂烧Token的运动，能带来多少效果是存疑的，谁是获利者则是确定的。

快速收敛

新韭菜

ZhihanXing

AI固然很好用，但是我们从小就学：知其然，知其所以然。