用户只在乎使命遵守，而非 Token

文/ 林书

裁剪 / 刘宇翔

全费路线被毁灭，系数 AI 利用都在转向 Anthropic 路线。

可能是 GPT 横空出世后，用户增速过于耀眼，在很长段时候，论国内如祖国外的 AI 家具都是师法它的路线，以费蛊卦海量用户，再接洽怎样买卖化变现。

但是，GPT 我方走着走着就发现这条路行欠亨，能够说不合算。AI 不同于传统互联网，算力需求不是每新增个用户旯旮递减，而是用户量越大，调用频率越，使用场景越复杂，算力挥霍的弧线呈指数攀升。

这种"逆旯旮成本"结构是通盘产业须面临的结构握住，行业须改良买卖逻辑，不成再是"先圈地再收割"，而是从开动就把算力当成中枢分娩成分来订价，要从"价钱战"转入"价值战"。

因此国内 AI 用户数的豆包上线付费订阅，就再宽泛不外了，以致，我都认为它出的时候有点晚了。

豆包坐拥 3.45 亿月活，比国内其他 AI 利用的用户数加起来还多，算力需求过于，任何个东谈主去负责豆包的 AI infra 都得头皮发麻。应知，谷歌用千亿好意思元成本参预、自研 TPU 生态、万卡集群因循的 ‌Gemini，全球月活跃用户也不外 7.5 亿 ‌。

3.45 亿月活是豆包的"甘好意思的纳闷"，其中太多基础需求的"浅度用户"，但即就是浅度需求，也不成单纯通过"降智"裁汰单元苦求的算力供给，那会崩了口碑。

而繁密"浅度"用户在某种进度上牵涉了全球对豆包的业度心智，以及跟付费意愿强的业用户"算力"，有限的算力被"浅度用户"挥霍，还不成变现；复杂任务和分娩力场景，挥霍多算力与理时候，但用户却需付费意愿。根筋变两端堵，从买卖逻辑上，是不合算的。

是以通过付费订阅罢了需求分层，泛泛用户常用到的查贵府、写基础案牍、日常问答、学习辅等，算力需求较少，络续费；复杂任务和分娩力场景，算力需求，按需付费。这样既能留下海量用户，又能彩选出付用度户，是各 AI 利用的通行作念法了。

事实上，注于分娩力场景的 AI 早就建立了收费机制，比如 Anthropic 的 Claude，以及 Gemini、GPT 都是费版 + 订阅花式。以致，订阅费都在上升，Anthropic 旗下企业家具 Claude Enterprise 就在月费基础上，特殊按履行挥霍的算力付费。

国内面，自 2026 年 2 月以来，智谱已络续三次上调模子订价， GLM-5.1 发布时再度提价 10，遵守是 2026 年季度 API 调用订价莳植 83，但调用量仍然增长 400，呈现"量价王人升"的态势。Kimi 亦然，会员体系低档从 9.9 元起迭代为 49 元，档到 699 元 / 月，并引入 Agent 集群权限等各异化升值。

它们据此反而在业用户群体建立了"业心智"，建造了买卖飞轮的雏形。

豆包的付费订阅，虽迟但到，还没设道路收费的国产 AI 利用，早晚也会跟进。但是，订阅花式也仅仅起原，AI 的末端，应该是门看"委派遵守"的生意。

01

趣味的是，就在豆包酝酿收费的几天前，DeepSeek 刚刚完成了场令行业瞠方针降价，4 月 25 日，V4-Pro 通知价钱暴降 75，输入价钱（缓存未射中）降至 3 元 / 百万 Tokens，输出价钱降至 6 元。

仅隔天，V4-Pro 再次加码，缓存射中价钱顺利到 0.025 元 / 百万 Tokens ——两分钱。与此同期，V4-Flash 的缓存射中价钱低，跌至 0.02 元 / 百万 Tokens。

对比 GPT-5.5 的 $2.5/ 百万 Tokens，和 Claude Opus 4.7 的 $15/ 百万 Tokens，这样的价钱，险些就是白送。

但廉价，确实意味着买卖上的凯旋吗？

仍以豆包为例，在买卖花式上，当下字节作念出的遴荐，是 SaaS 订阅。这条路保守，也安全。

问题是，将 SaaS 订阅套在 AI 家具身上，实质上仍然是在为用户挥霍的 Token 买单——论包装成"步伐版"如故"业版"，底层的成本核算逻辑并莫得变：用户多用次模子，平台就多份算力。

回思 2024 年的那场大模子价钱战，阿里云通义千问主力模子直降 97，百度顺利通知费，通盘行业堕入场 " 谁比谁低廉 " 的竞赛。其时有东谈主应许"大模子进入厘期间"。

其时就有东谈主缓慢指出：当系数玩都挤在同个计量单元上彼此压价，负毛利就不是不测，而是结构的格外。

两年畴昔了，V4 把地板又凿穿了层，但游戏章程莫得任何变化。

腾讯科技前段时候出了篇名为《Token 经济学》的度分析，提供了个值得青睐的不雅察框架：刻下的 AI 买卖化，早已不再是谈" Token 单价"的算术题。不同的任务类型里检索、理、永劫数行、多轮交互天门铝皮保温施工队，对应着不同的成本结构。

个轻量检索任务，搜索和 grounding 的用度可能是 Token 自身的四十倍；个重度编程 session，模子理成本才是大头。根柢不存在张通用的" AI 单元成本表"。

换句话说，"谁的 Token 低廉"这个问题自身，依然是个过期的提法。它默许了行业存在个统的计量单元，而现实是，计费对象正在裂变，价钱维度正在扩散，Token 仅仅其中底层的那片。

《Token 经济学》给出了个五层结算栈的框架来流露这种变化：底层是公用奇迹层，算力、Token、缓存、搜索，可计量、可路由，实质上和水电煤莫得分手；往上是合同与智商层，包括 MCP、A2A 等跨平台互操作接口；再往上是学问封装层，涵盖 Prompt、Eval、Memory 这些行业 know-how 的序列化；四层是履行委派层，Agent 行动被托管、被监控"数字劳能源"来运作；顶层是遵守与背负层，按 outcome 收费，"遵守"自身变成同化的结算对象。

V4 降价，实质上是把层的公用奇迹价钱到了接近费。但国内厂商的买卖花式，险些压在这层上。

从这个角度看，豆包的此次收费如故只在层进，是"只消价钱不错"的主动御型计谋。

02

当国内还在围绕 Token 单价缠斗的时候，大洋此岸的 AI 买卖，依然走到了个不同的阶段，具体来说，这是三条轨谈并行演进的路线，各有各的前提条款，也各有各的滋长逻辑。

条轨谈激进，也引东谈主防护，即按遵守付费。

以 Intercom 的 AI 客服家具 Fin 为例，其订价 $0.99/ 单次办事，只在 AI 确切处理了客户问题时才收费。什么算"处理"？要么客户主动阐述问题已处理，要么客户在 Fin 讲演后莫得络续追问。这个界说被写进了系统章程，不依赖东谈主的主不雅判断，不存在归因争议。

Fin 咫尺每周处理过 100 万次客服对话，Intercom 也借此把 AI 联系营收从险些为拉到了过亿好意思元的量。Zendesk 走的是同条路，但适当，按自动处理工单收费，承诺量 $1.50/ 单次办事，按需使用 $2.00/ 单次办事。

Sierra AI 则为调，由 OpenAI 董事长 Bret Taylor 联创办，从天起就基于 outcome 订价，设备保温施工企业同价钱区间在 $50K 到 $200K/ 年不等，21 个月作念到过 $150M 的 ARR，咫尺办事于过 40 的资产 50 强企业，近刚以 $15B 估值融了 $9.5 亿好意思元。

二条轨谈求实得多，即按动作挥霍。

Salesforce 的 Agentforce 莫得刀切到"按遵守"，而是出了 Flex Credits 体系：每个 AI action 挥霍 20 credits，折 $0.10/action。每个 action 笼罩多 10,000 Tokens 的处理量，企业按 $500/100,000 credits 的单元批量采购。与此同期，客户面向的 Agent 仍然保留了 $2/conversation 的按对话计费选项，Copilot 类家具则保管传统的席位制。三种花式并存，企业不错凭证我方的使命负载遴荐适的计价式。

三条轨谈保守，即混订阅。

ServiceNow 的 Now Assist 把 AI 智商包进企业 License，基础报价在 $150K-$400K/ 年，AI 行动附加模块重迭，酿成"固定底座 + 用量额"的混结构。这条路之是以能走通，是因为 ServiceNow 的客户依然度绑定在它的 ITSM 生态里，替换成本，AI 仅仅在已有护城河上加了层。

三条轨谈的各异，名义上是计费式不同，层是计费单元不同。条轨谈计的是"已完成的使命"，二条计的是"已履行的动作"，三条计的是"已占用的席位和平台"。

但它们有个共同的前提是论计什么，被计的阿谁东西都须在系统里有澄清的界说、可被自动记载、且双对其含义莫得争议。

把这个逻辑放回五层结算栈的框架里，会看到个相配澄清的旅途：国外新的 AI 买卖花式并不是单纯地只盘算 Token 挥霍量，而是先把计费单元从 Token 升为 Action（二、三层），再从 Action 升为 Outcome（五层）。这是个分阶段的基础设施建树过程，每台阶都有对应的系统智商行动因循。

由此可见，与国内"按 Token 计费"的花式比较，这样多元、的买卖花式，疑切当下繁密 B 端用户的痛点，因为归根结底，用户在乎的是使命的遵守，而非挥霍的 Token。

03

看到上述对比，可能有东谈主会说：国外 AI 厂商在买卖上的凯旋，很猛进度上要归功于国外 B 端用户迷漫的预算，以及强的付费意愿。

这样思天然也没错，毕竟从数据来看，2025 年好意思国四大科技巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta）的 AI 成本开支加起来约 2.5 万亿东谈主民币，而七头部互联网大厂整个才投了 6300 亿，连东谈主的四分之都不到。

但问题是：国外厂商的"按遵守付费"等买卖花式，之是以在难以践行，个蹙迫的原因是：的买卖行动，果太难界说，场景太碎。

Intercom 敢按单次办事收费，是因为 Zendesk 们花了十几年时候，把"客户工单"这件事硬化成了套完好意思的系统经过，开单、流转、升、关单，每步都有日记，每步都可记忆。Salesforce 敢按 action 收费，是因为它我方就是 CRM 系统——它明晰地知谈"发封邮件""新札记载""创建个契机"是什么，系统有原子的操作日记。这些计费花式不是"买卖花式创新"拍脑袋思出来的，它们是在熟谙的业务基础设施之上，天然滋长出来的。

而在，就算是客服这样看似度"步伐化"的场景，其实也荫藏着连串"碎屑化"的信息孤岛。

2025 年，智能客服的市集浸透率依然毒害 85， 但问题是，这 85 的浸透率背后，是十几条互欠亨的渠谈在各利己战。淘宝、京东、抖音、微信、小红书、小法子、电话、钉钉、企微 …… 每个平台都有我方的后台，客服东谈主员得同期监控堆窗口，信息法互通。

个客户可能在抖音上问了"这一稔有莫得 L 码"，客服回了"有"；然后这客户又跑去微信私域问"刚才那件一稔能低廉点吗"，另个客服接了；后客户可能还在小红书私信里吐槽 " 发货太慢 "。

这三个对话，在企业的系统里可能是三条立的记载，以致可能根柢莫得记载，尤其是微信私域里的聊天，好多就躺在销售个东谈主手机上。

若是说国外的 AI 买卖化正在沿着五层结算栈逐上移，那么国内的景色是：层的地板依然被穿，但二到五层之间，却连台阶都还莫得修好。

尽管国内确乎有东谈主在搞按遵守付费，但跟国外那套"处理个工单收几许钱"的玩法比较，的版块像是"果营销"的变种，而不是确切的 AI 办事计费创新。

咫尺国内这类仿"按遵守付费"的花式中，成欣然的是 GEO（生成式引擎化）这个赛谈。说白了就是帮企业化在豆包、DeepSeek、Kimi 这些 AI 搜索里的曝光，然后按果收钱，即被 AI 荐到几位、排行莳植了几许，对应不同收费档位。

而在金融和营销域，也有部分企业开动了访佛的尝试。

举例国内的蚂蚁数科，就激进地建议了银行只消提供业务方针、预算和客群，智能体自动均衡全链路，后按交游范围增长净值的万分位到千分位收费。

相通地，在数字东谈主直播域，中科智从 2024 年底就开动跟电商客户试水分润花式，到 2025 年庄重出 AI RaaS 业务，跟客户商定：素材投不出去不收钱，ROI 没达标按比例退费。

但若是细究下来，国内的 AI 按遵守付费，咫尺像是营销外包的果对赌，而不是 AI 办事的步伐化计费创新。

04

现阶段，国内的 " 按果付费 "，多是把买卖风险转机给客户—— GEO 化按排行收费，但排行能不成带来真实飘舞，没东谈主保票；蚂蚁数科按交游增长收费，但增长里有几许是 AI 的功劳、几许是市集环境的功劳，归因扯不清；而直播带货的 GMV，则像是种销售对赌，而非时候办事。

没稀有字化的工单，就莫得 AI 办事的计费单元。这不是 AI 时候自身能处理的问题，而是企业数字化转型度的映射。

这样的具体差距，在计费颗粒度上，体现得尤为彰着。国内企业面临的现实是：里面系统林林总总，个"动作"的颗粒度根柢没法统。你怎样说明" AI 作念了个动作"而不是"职工手动点了下"？

咫尺，国内除了蚂蚁数科，在金融行业作念出了相对明确的"万分位到千分位"抽成公式外，大部分企业还停留在"事议"的定制化谈判阶段，莫得酿成可复制的步伐化计费单元。

当归因颗粒度不够细的时候，这样的买卖花式就难以建树。

是以，确切的正谈，扎塌实实地将业务步伐化、企业数字化的这些课补上去。

这并不是个淘气的工程，它们并非时候上的壅塞，多是组织层面、经过层面、生态层面的脏活累活。但正因为脏、正因为累，才组成了确切的壁垒。

DeepSeek V4 是开源的，任何东谈主都不错下载部署，连 API 用度都不错省却，这天然是远大的解放度。但反过来看，也意味着厂商和客户之间险些莫得绑定关系——莫得生态锁定，莫得器具链粘，

作念个譬如的话：国内的 AI，咫尺的是裸电。客户拿得手，还得我方拉电线、装变压器、修配电房。

V4 把电价到了两分钱度，确乎很低廉。但买卖客户确切需要的不是低廉的电，而是个插上插头就能用的完好意思供电系统。

若按照先前《Token 经济学》的分法，现阶段，国内 AI 在层的利润空间依然趋近于，不往上走，就只可等着被出清。而往上走的步，不是发明个新的计费花式，不是喊句"按遵守付费"的标语，而是回到基本的建立可计量的数字基础设施。

当下，Token 的成本鄙人千里，AI 的价值却在上移。这两条线的交叉点，就是基础设施。谁先到达那边，谁就能在 Token 成本归的那天，依然站着收钱。

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