Token 价格指数自峰值腰斩，中国开源模型成降价 "鲶鱼"

9月2日，情报公司Silicon Data编制的LLM Token（大语言模型词元）支出指数跌至每百万Token 0.97美元，创该指数去年底推出以来的新低，较今年六月高点下降已超过一半。

该指数衡量的是全市场每百万Token的平均支付价格，相当于AI模型处理文本、生成内容的单位成本。

这轮“词元通缩”，一方面来自推理芯片、模型架构和部署效率的持续优化，整个行业生产Token的成本不断下降；另一方面，也与中国开源模型的快速崛起有关。

Syz集团投资主管Charles-Henry Monchau表示，月之暗面的Kimi K3等中国开源模型，以明显低于前沿模型的价格进入市场，正在倒逼海外大模型厂商跟进降价。

7月下旬，OpenAI下调了两款GPT-5.6模型的价格，部分模型厂商还开始采用动态定价，让调用价格随供需变化而浮动。

Anthropic也加入了降价阵营。他们刚刚发布的Claude Fable 5.1虽然没有直接下调输入/输出Token单价，但将缓存读取价格降低75%，至每百万Token 0.25美元。按照官方测算，典型任务的综合成本较Fable 5下降约25%，在复杂编程和智能体任务中，降幅最高可达45%。

Token从稀缺资源变成相对充裕的标准化商品。对开发者和企业客户来说，这显然是好消息。更低的调用成本，意味着AI应用可以处理更多任务，也有利于AI编程和企业级智能体的落地。

但对基础模型公司而言，情况并不乐观：Token单价不断下降，前期投入的算力基础设施和研发成本却不会同步消失，对于正在闯关IPO的Anthropic、OpenAI来说，其收入空间和定价能力都将面临压力。

英伟达、微软、谷歌等科技巨头重金打造的AI基础设施，其潜在回报预期也将随之重新评估。

当智能变得越来越便宜，谁还能持续赚到钱？这将成为下一阶段AI商业化竞争的核心命题。