大模型厂商,是时候告别Token狂欢了

Anthropic 撑不住了

  几天前，Anthropic 向所有用户发送邮件，宣布自当地时间 4 月 4 日下午 3 点起，Claude Pro 和 Max 订阅将不再覆盖 OpenClaw 等第三方工具的使用。

  事出突然，Anthropic 给用户送了一笔一次性补贴，金额刚好等于一个月订阅费。但相较于从前花 200 美元月费就能无限量调用 Claude 的好日子，这笔补贴显然只是杯水车薪。

  消息一出，社交媒体瞬间炸锅，用户们破口大骂，铺天盖地都是“过河拆桥”的论调，因为 OpenClaw 创始人彼得 · 斯坦伯格跟 Anthropic 的恩怨早已有之。

  OpenClaw 最初上线时命名为 Clawdbot，由于名字跟 Anthropic 旗下的 Claude 高度相似，被 Anthropic 一份律师函要求改名，梁子算是结下了。

  更重要的是，在 OpenClaw 验证了市场对开源智能体的需求后，Anthropic 随即推出了 Claude Cowork，除了安全考量之外，这也被认为是想用自家产品取代 OpenClaw。

  但这些都不足以解释“封杀令”的全部，真正让 Anthropic 下决心动刀的，是成本问题。

  Anthropic 在用户信中提到，“第三方工具对系统造成了过大的压力，我们必须优先保障使用我们核心产品的用户体验。”

  外媒称明星独角兽 Cursor 曾在去年进行估算，发现每月 200 美元的 Claude Code 订阅可能消耗高达 2000 美元的计算资源，说明 Anthropic 一直在进行巨额补贴；也有其他分析师指出，Anthropic 订阅制实际消耗的算力成本或高达 5000 美元。

  这意味着，大模型曾经的订阅收费模式，在 Agent 时代恐怕难以跑通。

  一方面，在 Agent 模式下，Token 使用量正以几何级增长速度膨胀。

  当大模型还停留在对话层面时，单轮对话大约消耗 1000-3000 个 Token，平台只要统计出一个代表大部分用户的用量均值，就可以跑通订阅制。

  但在 Agent 场景中，一个用户背后可能同时跑着 10 个甚至 100 个 Agent，每个 Agent 都在 7 × 24 小时地执行任务，每次任务都会触发多次模型推理，随着交互次数不断增多，就形成了“滚雪球式”的 Token 消耗，靠“少用”补贴“多用”的订阅制也就失去了平衡。

  作为参考，一个普通 ChatGPT 用户即使天天聊天，月消耗也不过百万级；而一个重度“养虾”用户，日均消耗 Token 则在 3000 万 -1 亿之间。

  但另一方面，大模型企业的成本并没有随着用量暴增而自然下降，反而越走越高。

  斯坦福大学的《2025 年人工智能指数报告》指出，在高效小模型的驱动下，GPT-3.5 级别的模型推理成本已在过去两年间下降到了原来的 1/280，硬件成本每年下降 30%。

  只是，推理成本虽然下降了，但训练成本却依然惊人。更重要的是，全球算力依然处于紧缺阶段，越多用户扎堆使用 Agent，越推高了企业的运营成本。

  以 OpenAI 为例，其对投资者表示，预计到 2028 年算力支出将达到 1210 亿美元，届时亏损可能会达到 850 亿美元，或将超越已有上市公司的亏损记录。

  虽然 Anthropic 的训练成本没那么高，约为 OpenAI 的 40% 左右，但当下也依然处于烧钱状态，其自然不想再被第三方工具白薅羊毛。

卷 Token 价格是陷阱

  Anthropic 撑不住了，国产大模型企业又如何呢？

  罗福莉可能是最能共鸣 Anthropic 的同行，她在社交平台发文，称 Claude Code 大概率不赚钱，甚至可能在亏损，因为 Claude Code 的定价逻辑要成立，前提是用户必须用 Anthropic 自己的框架，否则就会出问题。

  她以 OpenClaw 作为案例，指出接入第三方框架可能带来的问题：

  “我观察过 OpenClaw 的上下文管理，很糟糕。在单次用户查询里，它会触发多轮低价值工具调用，每次都是携带长上下文的独立 API 请求，往往超过 10 万 Token。”

  简单来说，同一件事，OpenClaw 会比 Claude Code 原生框架多跑几遍，实际成本会达到订阅价格的数十倍。在成本结构上，即便是使用 OpenClaw 的轻度用户，也等同于重度用户。

  因此，低价售卖 Token 并对第三方开放看似对用户友好，实则是陷阱。企业为了控制成本，只能降低算力或用更便宜的低智模型；用户在低智模型上反复碰壁，使用体验也并不好。

  可是，罗福莉这番发言却是国内大模型行业中“少数的声音”。至少在当下，大部分大厂及大模型企业还是将 Token 吞吐量视为衡量实力的重要指标。

  全球大模型聚合路由平台 OpenRouter 数据显示，中国大模型的单周调用量已连续一个月超过海外模型，调用量位于前列的都是国产模型，比如小米、阶跃星辰、Minimax 等。

  全球科技大厂也在推波助澜，比如鼓励员工多使用 AI 工具，Meta 甚至列出了 Token 消耗量排行榜，这已成为科技大厂的隐性 KPI。

  因此，Token 之所以贵，不仅仅在于居高不下的成本，更因为这是一场暂时还看不到尽头的消耗战，当所有人都在拼命消耗更多 Token，算力便永远追不上被制造出来的需求。

  况且，比起 Token 消耗到底是不是虚假繁荣这个问题，大模型企业，更难抵御的是真金白银的诱惑——在短短 3 个月里，Anthropic 的年化收入便从 90 亿美元飙升至 300 亿美元。

  卷 Token 价格或许是“陷阱”，但在全球大模型厂商“你追我赶”之际，谁都不愿意先踩下“刹车”。

  对于阿里、字节、腾讯等一线科技公司而言，大家围绕 AI 超级入口争夺已久，但还是无法摆脱“烧钱换流量”的互联网打法，发红包、增投流能激活 DAU，可一旦没有了“钞能力”，用户也会快速流失。

  “龙虾”则成为了新的契机。用户完成部署后，就相当于将自己的“智能体助手”嵌入了某个云平台，不仅会产生源源不断的 Token 消耗，个人数据也会沉淀在生态体系内，迁移成本将变得越来越高，大厂自然不会放过这个新的“生态入口”。

  对于 Kimi、智谱等二线厂商而言，“龙虾”的出现带动了算力需求，让它们的模型能够被调用起来，API 增长也有故事可讲，这足以驱动它们更卖力地销售 API。

  从逻辑上来讲，罗福莉对于 Token 的评价是对的，“价格内卷”不可能一直持续。但对于因为“龙虾”而跑通增长叙事的大模型厂商而言，大家或许还想再“装睡”一会儿。

效率比价格更重要

  谁也无法叫醒一个装睡的人，但现实或许可以——越来越高的 Token 消耗量并没有带来相应的利润增长，这也是大模型企业无法回避的问题。

  以全面对标 Anthropic 的智谱为例，其在 2025 年交出了一份“高增长、高亏损”的成绩单：全年总收入 7.24 亿元，同比大增 131.9%；全年亏损 47.18 亿元，同比扩大 59.5%。

  智谱创始人张鹏曾表示，智谱要成为 Anthropic 的平替，甚至开玩笑称 Anthropic 卖 200 美元，我们就卖 200 元人民币。今年 3 月，智谱发布了一键安装的 AutoClaw，个人版 39 元 / 月 /3500 万 Tokens，99 元 / 月 /1 亿 Tokens，门槛确实不高。

  但背后的账单也非常沉重。2025 年，智谱的研发开支为 31.8 亿元，同比增长 44.9%；没有基础设施的智谱，还需要给第三方算力供应商支付高额的采购费，从 2022 年的 1463 万元飙升至 2025 年上半年的 11.45 亿元。

  面对无法绕开两大刚性支出——研发投入与算力成本，进入 2026 年以来，国内外云厂商陆续对 AI 算力、存储等相关产品进行调价，但国内模型相较于海外模型而言，依然便宜。

  根据民银证券 2025 年 12 月发布的研报，国内大模型 API 平均价格约为 3.88 元 / 百万 Tokens，而海外模型约为 20.46 元 / 百万 Tokens，是国内模型 API 价格的 5 倍以上。

  价格优势带来了规模需求，在这一背景下，国内大模型厂商恐怕暂时还不会摆脱价格战。但在 Token 消耗大于供给的当下，逐渐收紧免费额度和补贴也是大势所趋。

  罗福莉提到，大模型行业的出路不是更便宜的 Token，而是“更高 token 效率的 Agent 框架”叠加“更强大高效的模型”，Agent 时代不属于烧算力最多的人，而是用算力最聪明的人。

  这将推动大模型厂商往两个方向发展：

• 一方面，从“算力规模”转向“工程效率”的竞争，单纯卖 API 的企业将面临越来越近的天花板，要将模型层跟智能硬件、应用产品等深度结合起来，才能为商业模式注入更多可能性。
• 另一方面，推动 Token 收费的分层定价。当下，主流大模型的计费方式基本上涵盖了订阅制、按量计费以及 Token Plan 套餐，即超额后再按量付费。

  长远来看，Token 定价除了简单地“按量分层”，还可以按推理能力、任务数量等维度推出更精细化的付费体系，既能让平台缓解算力峰值的压力，也能进一步增加收入。

  比如 DeepSeek 悄悄上线了“快速模式”和“专家模式”两个入口，被认为是分成模式的一种全新探索；火山引擎谭待表示，未来可能会孵化出垂直领域的智能体，按回答问题的数量收费。

  当下，Token 狂欢或许还会持续一段时间，但对整个大模型来说，Token 成本已经成为每一个企业和用户都无法忽视的成本因素。

  说到底，大模型从来不是一门纯粹的技术生意，而是一场关于效率与价值的博弈。大模型企业想做长久的生意，自然也要学会算账，只有脚踏实地，才能更好仰望星空。