“Token”发工资，有人慌了

不到两个月，“Token”这个原本只被AI行业熟知的黑话，就以前所未有的速度席卷了所有人的生活。

Token是AI理解世界、说话干活的最小单位，好比游戏角色的血条。

当“每一句话都有价格”这件事变得可量化，人们也开始意识到另一件事，被消耗的，其实不只有机器的Token。（图源：《轧戏》剧照）

3月16日，阿里巴巴宣布成立Token事业群，并计划向员工提供Token额度，鼓励员工使用先进的AI工具。在大洋彼岸的英伟达GTC 2026大会上，英伟达创始人黄仁勋发表了两个小时的主题演讲，其中至少提到了70次“Token”，认为Token将成为未来工程师薪资的一部分。

黄仁勋在英伟达GTC 2026大会演讲

Token还成了年轻人“养龙虾破产”的幕后黑手。

“龙虾”指的是AI智能体OpenClaw，号称“24小时打工神器”。你装上它之后，只要在聊天框里动动嘴，它就能自动帮你写邮件、管日程、刷消息。

但很多尝鲜的年轻人，“龙虾”没养明白，钱包先被榨干了。

一位用户在社交平台上发帖称，周末在电脑上安装了“龙虾”，一晚上就问了几句好，查了一些价格数据，就收到了欠费邮件，账户显示Token的可用额度直接变成负数。一位深圳用户刚装上3天，不仅API（应用程序编程接口）的密钥被盗，还收到了一笔1.2万元的账单。

大厂们纷纷跟风，生怕输在起跑线上，互联网上，媒体和网友也都在为Token取中文名。《人民日报》把Token译作“词元”，网友们脑洞大开，争相整活，有人认为可以叫作“模丸”“智子”，有人认为Token可以叫“偷啃”，因为它是真的在“偷偷啃”用户的真金白银。

随着Token被熟知，有网友开始把人的“精力”“情绪价值”都叫作Token。当AI世界的每一次消耗都被Token量化，大家突然意识到，自己每天的耐心、注意力、表达欲，也相当于一种Token。

图源网络

当你为了推测领导意图而字斟句酌，把一段话改八百遍，当你与不熟的人寒暄还强颜欢笑，甚至是你无意识地刷短视频时，你都在消耗心力。这样说来，人类这一天的Token消耗量怎么也要千万级起步，但可没人给自己充值。

Token量化的不只是AI算力，也是我们每个人的生活。这个迅速火遍全网的Token到底是啥意思？对普通人又意味着什么？

01

“知心姐姐”只是在切割你的话

“我觉得自己特别失败，好像做什么都不对。”凌晨，小静刚结束工作，满腹委屈无法诉说，于是打开了AI对话框，敲下了自己的烦恼。

“这不是你的错。在这个快节奏的世界里，感到疲惫是正常的。你刚才提到的那件事，其实恰恰证明了你的责任心强……”不出1秒，AI就用一段温暖治愈的文字，稳稳地接住了要碎掉的小静。AI似乎总能听懂并回应打工人的需求，有时，它甚至能理解情绪。

然而，残酷的真相是，这个倾听者并不具备“温柔的灵魂”。AI从头到尾只在做一件事，切割语言。

当小静输入“我觉得自己特别失败”时，AI并没有像人类朋友那样心头一紧。它只是迅速将这句话拆解成了几个独立的编号“我”“觉得”“自己”“特别”“失”“败”。在它眼里，这不是一句伤心的倾诉，而是一串待处理的数学序列。

AI分词成Token的示例（AI生成）

它之所以能回应得如此贴心，不是因为它懂你，而是因为它在海量的数据库里，计算出了在“失败”这个编号后面，接上“安慰”类编号的概率最高。

这种被切割后的最小语言单元，就是Token。

Token就像AI的积木，组合在一起可以成为任何东西。AI会把我们输入的一句话，拆成一个个Token，再逐个预测下一个Token，最终拼成完整回答。而拼这些“积木”，靠的就是AI公司天天挂在嘴边的“算力”，算力越足，拼得越快、越准，烧的Token也越多。

“龙虾”在前台卖力打工时，哪怕是最简单的指令，燃烧的Token也不少。根据澎湃新闻，“龙虾”每完成一次分析任务，一般需要消耗300万左右的Token。你让它一晚上自动处理微信消息，哪怕只是回几个“嗯嗯、好的、晚安、哈哈”，可能都要花几万Token。有网友表示：“和‘龙虾’说一次‘你好’就要花200多Token。”

AI生成

Token的天花板，就是AI能记住多少事情、做多复杂事情的天花板。这在一项叫作“大海捞针”的测试中尤为明显。“大海捞针”专门用于大语言模型性能评测。想象一下，你给AI一本几百页厚的书（这就是“大海”），然后在书的随机某一页里，悄悄插入一句毫不相关的话，比如“秘密代码是蓝色大象”（这就是“针”）。

表面上看，所有模型都读过这本书，结果却截然不同。

一些Token较小的模型，往往在开头和结尾表现良好，却很难找回中间那句关键信息，就像翻书时只记住了目录和结尾，却把最重要的内容遗漏。而Token更大的模型，则更有可能在整段文本中精准定位，甚至还能指出这句话大概出现在什么位置。

在相关测试图中，红色区域代表模型“没找到那根针”的位置。红色越多，说明模型越容易在长文本中“看过却没记住”。

Claude-2.1的“大海捞针”测试，红色越多，代表AI犯的错越多。（图源 知乎@xyjz）

这也解释了为什么Token的大小，决定的不只是AI能读多长，而是在长上下文环境下的信息提取和记忆能力。

早期的AI模型只支持4K Token的上下文窗口，约等于一篇几千字的文章。这意味着，AI一旦处理长文本，就会出现断片的情况，甚至让用户产生“它是不是在偷懒”的错觉。如今，顶级AI模型的Token容量已经突破百万，能一口气读完《红楼梦》全文，已经能完成复杂的长文本处理、多任务联动。

Token在硅谷已经成了一种新型货币。OpenAI内部已经出现了Token消耗量排行榜，而位居榜首的员工一周之内就能消耗2100亿Token，足够把整个维基百科填满33遍。

图源 英伟达官网

英伟达CEO黄仁勋也在GTC 2026大会中提到了Token的重要性。“在未来，我们公司的每一位工程师都需要一个年度Token预算。他们的基础年薪可能是几十万美元，我会在此基础上再拿出大约一半的金额作为Token额度给他们，让他们实现10倍的效率提升。”

他认为，“offer里带多少Token”已经成为硅谷的新招聘筹码，哪个公司掌握了Token的生产力，他们就掌握了AI时代的主动权。

02

得Token者，得天下？

以前使用AI App时，很多人只关注功能是否好用，毕竟大部分App都是免费的。但想要使用“龙虾”，用户就需要先在大模型厂商那里充值，获取API密钥，再将其填进“龙虾”的配置里。之后，“龙虾”每调用一次大模型来思考或干活，就会从你的账户里扣除对应的Token。

猎豹移动CEO傅盛在今年过年期间，开始把“龙虾”应用到工作中，用14天打造了由8个AI智能体组成的团队，并产出了超过10万阅读量的公众号推文。但他在直播中表示，自己在训练“龙虾”期间，每天都要烧掉100到200美元的Token费用。这让人直呼“现在的Token消耗，就像2009年一个月30M的2G流量，又贵又不够用”。

有海外用户设置“龙虾”每30分钟自动检查一次有没有新任务，但第二天早上醒来后发现，“龙虾”一晚上烧掉了18.75美元，但进行的25次检查，每次的结论都是“没有任务”。

问题不在于AI“变贵了”，而在于用法变了。

和传统聊天模型不同，这类智能体不是“一问一答”，而是在后台24小时持续运转，来拆解任务、联网搜索、调用工具、校验结果，再循环执行。它更像一个不会关机的程序，而不是一个随叫随停的对话窗口。

于是，Token的消耗方式发生了变化，从按次计算，变成了持续流动。截至2026年2月，中国日均Token消耗量达到180万亿级别，而2024年初只有1000亿。

图源 每日经济新闻

消耗量的暴增，也给AI厂商的商业化变现打开了全新突破口，让曾经模糊的盈利路径变得清晰可见。今年1月底到2月的20天内，AI公司月之暗面的收入超过了2025年全年总收入，驱动力正是Token消耗的爆发式增长。

为了让用户购买Token，大模型厂商们也使出了浑身解数。

3月14日，360集团发布“360安全龙虾”等产品时，现场甚至摆满了小龙虾玩偶和熟食。创始人周鸿祎一句“我们不是来赚钱的，我们是来交朋友的”，把发布会变成了直播带货。他随后公布入门套餐定价169元，“不是2999元，也不是1999元”。

3月11日，国家超算互联网（我国首个集算力、网络与服务于一体的国家级算力服务平台）宣布面向平台的全体“龙虾”用户，免费发放每人限时2周总计1000万Tokens额度，续购价格也只需0.1元/百万Token。

周鸿祎在360的安全龙虾发布会上演讲（图源网络）

普通用户看到的账单，其实只是冰山一角，更为庞大的，是模型公司在另一端的支出。

训练一个顶级大模型，需要消耗数百亿Token，对应的算力成本往往以亿元计。因此，阿里巴巴宣布未来3年投入超3800亿元建设云与AI能力，字节跳动2026年的资本支出预计也将达到1600亿元。

而Token价格也在近几年不断变化。2025年初，DeepSeek用约560万美元的训练成本，实现了接近GPT-4的性能水平，GPT-4的训练成本曾被估算为超过1亿美元。这种差距，直接展开了Token价格战。

有厂商直接将Token价格砍掉一半，有的推出套餐包，有的提供免费额度。只有把训练和推理成本压低，才有空间降低用户价格，而用户规模一旦扩大，成本又会被进一步摊薄。

如今，阿里巴巴旗下的Qwen-Plus，100万Token的价格从2024年的20元降到了0.8元。

但“龙虾”火爆带来的算力需求，让降价潮戛然而止。腾讯部分模型最近涨幅高达463%，阿里云AI算力最高涨价34%。降价和涨价交替上演，表明了谁能在Token这场仗里占据主动，谁就能决定AI的普及速度和方向。

一场围绕Token的互联网大厂大战，又已开启。当智能体开始烧Token，打工人也开始琢磨，我回你个微信，值多少Token呀？

03

“社交Token焦虑”

“i人在交流中消耗Token，e人在交流中获得Token，和不讲理的人交流是在浪费Token”“那e人和e人交流就是永动Token”，最近，类似的Token段子在网上流行。

你坐在会议室里，听着领导车轱辘话来回说，整整两个小时，没有任何结论，领导还时不时点你名让你发表看法。你在餐厅团建，听着无关紧要的寒暄，说着言不由衷的客套话，全程强装微笑，明明浑身疲惫，却不能提前离场。过年的家庭聚会上，你被七大姑八大姨围着追问工资、对象、买房进度，明明不想回应，却还要强装热情，一遍遍地重复“还好”“不急”“再看看”，聊完只觉得身心俱疲……

在Token出现之前，每当被这种疲惫裹挟，我们只能笼统地说“有点累”。而现在，一种新的表达方式出现了：“我的Token用完了。”这句话听起来像玩笑，却提供了一种更具体的解释，不是我不愿意回应，而是我没有足够的资源继续投入了。

这种“消耗感”，其实和我们使唤AI时的体验类似。去年，大家使用AI时，压根儿没想过“这句话值不值”的问题，而现在，连对AI说句“谢谢”都会被教育是“浪费算力”。越来越多的人开始下意识地权衡，这句话要不要多问一句，这段话值不值得再让AI多写几行。一次对话，不再只是信息交换，也隐约变成了一次成本决策。

当“每一句话都有价格”这件事变得清晰，人们也开始意识到另一件事，被消耗的，其实不只有机器的Token。

在现实生活中，人类的每日Token，也同样是有上限的。一次沟通需要时间，一段关系需要反复投入，就像AI做事需要Token一样，这些看不见的资源，也在不断被使用、被消耗。

跟一个人交流的时间越长，你们之间的“共同上下文”越丰富，一个眼神能传达3段话的意思，一个表情就能接住对方没说完的话。这种默契，是用大量Token积累出来的。就像AI需要足够的Token才能精准回应，我们也需要足够的精力和时间，才能维系一段舒服的关系。

图源 《老友记》剧照

而久未联系的朋友，每次重新开口都要“重载上下文”。有些人即便重新联系了，也像是打开一个需要更新的软件，卡在那里转圈，进不去。

同样是对话，带来的体验却天差地别。有些对话结束后你充满能量，有些让你精神宕机，说了一晚上等于什么都没说。前者在给你的Token充值，后者是耗尽你上下文窗口的寄生程序。

让人无奈的是，如今很多人都被“无效社交”裹挟，疯狂消耗着自己的社交Token，甚至会产生一种“社交Token焦虑”。

每天打开手机，群聊里就算没有任何有价值的内容，却不得不时刻关注，生怕错过重要信息，主打一个“被动消耗社交Token”。那些不得不回复的客套消息、不得不参与的无效聚会，这些都在疯狂消耗着我们的社交Token，堪称“社交Token刺客”。

图源《甄嬛传》

也正是在这个意义上，Token完成了一次转变，它不再只是AI系统里的计量单位，也成为人们理解自身状态的一种语言。

有网友直言：“在AI出现之前，人从未意识到自己的Token很值钱。”