【阿里】字节“围猎”智谱、MiniMax：Token<到底>(该由)谁来定价？,老师别摸了我快受不了了：学生求助背后的真实困扰

文 | 新立场 Pro

前不久，Anthropic 停止允许订阅用户通过 OpenClaw 等第三方工具接入 Claude API。理由并不复杂，一个 OpenClaw 代理运行一天，消耗的算力成本在 1000 美元到 5000 美元之间，而用户每月只付了 200 美元。

Claude Code 负责人 Boris Cherny 在 声明里说，订阅服务 " 并非为这些第三方工具的使用模式而设计 "。这句话没有错，但它遮住了一个更基础的问题：没有任何订阅服务能被设计成覆盖这种使用模式。Agent 场景下的 Token 消耗量没有上限，也没有历史数据可以参考，任何固定月费都是在对一个无法建模的变量做猜测。

3 月底，中国国家数据局公布了另一组数字：中国日均 Token 调用量突破 140 万亿，两年增长超千倍。同期，字节的 Token 调用量跻身全球三甲，与 OpenAI、谷歌并列。无问芯穹 CEO 夏立雪在一场行业论坛上描述这个增速时说，上一次看到类似的曲线，是 3G 时代手机流量从每月 100MB 开始普及的时候。当时没有人预料到，流量放开之后会跑出抖音、微信和外卖。

两件事放在一起，描述的是同一个现实：Token 的消耗正在以罕见的速度增长，但支撑整个行业运转的定价逻辑，依然建立在两年前聊天机器人时代的假设之上，即用户的使用量是可以被历史数据预测的，轻度用户会自然地覆盖重度用户，整体成本可以被摊平。

智能体们打破了这个假设的每一个前提，市场变化的速度，超过了任何定价模型的响应能力。纵观过去两年 Token 市场的演化，每一个优势窗口的终结，都由同一个逻辑驱动，即当竞争者能够复制优势——规模可以被追赶，算法可以被开源，场景可以被大平台的分发能力碾压。

目前唯一难以被快速复制的，是将 Token 效率内化为产品架构、定价逻辑和工程文化的能力。而在这件事上真正做到体系化的，只有 Anthropic。

失去意义的平均价格

Token 之所以不同于电力、钢铁等传统生产要素，在于它具备独一无二的 " 可编程性 "。没有任何一种传统生产要素，能仅凭 " 指令不同 " 就将自身价值改变十万倍。这种可编程性，是 Token 作为新型生产要素的本质特征，也是理解当前 AI 经济混乱的前提。

理解这一点，需要先建立量级感。36 氪报道，OpenAI API 日均处理约 21.6 万亿 Token，谷歌 Gemini 日均约 43 万亿，而中国的 140 万亿约为前两者之和的两倍有余。摩根大通预测，仅中国的 AI 推理 Token 消耗，就将在五年内再增 370 倍。这个量级本身说明了，Token 已经是一个经济规模指标。

此外，Token 的大量消耗使用发生在公有云的统计口径之外。金融机构在本地服务器上跑票据识别，车端智能座舱的对话在车内闭环完成，工业机器人的视觉模型以毫秒级响应运行在边缘设备上，这些都不会出现在任何公开数据里。一位从业者估算，非公有云 API 的调用量至少是公有云的五到十倍。

规模之外，Token 的价值结构与生产成本更应该关注。黄仁勋今年 3 月在一篇署名文章里把 AI 产业拆成五层：能源、芯片、基础设施、模型、应用，并将 Token 定义为现代 AI 的基本单位，也是 AI 的语言和货币。这个定义的精妙之处在于，它同时指向了 Token 的两种属性：作为语言，它是计算过程的原子；作为货币，它是价值流通的媒介。

但生产一个 Token 的代价，远比这个定义看起来复杂。据 Sam Altman 和 Epoch AI 披露，ChatGPT 发送一条文本提示大约消耗 0.3 瓦时。谷歌搜索的耗电量（0.03 瓦时）仅为其一小部分。谷歌 2025 年也曾披露，Gemini 发送一条典型的文本提示大约消耗 0.24 瓦时，并产生约 0.03 克二氧化碳。

随着模型复杂度的增加，推理成本也相应上升。GPT-5 级别的系统每次查询可能消耗约 18 瓦时，而进行扩展推理时则可能消耗高达 40 瓦时。 差距来自两个地方，一是模型大小，参数越多，生成每一个 Token 所需的计算量就越大；二是推理模式，新一代模型在输出每一个可见 Token 之前，会在内部进行大量隐式推演，用户看到一个字，模型内部可能已经 " 想 " 了上百步。单个可见 Token 的真实成本，被这个思考过程成倍放大了。

这是 Token 与电力、石油这类生产要素的根本区别，Token 的价值并不由生产成本决定，而完全由使用场景决定。同样一百万个 Token，用于闲聊，市场价约 0.01 美元；用于代码生成，可以值 200 美元；用于法律文件审查，价值可能超过 1000 美元，价值差距达十万倍。耶鲁大学研究者将这一特征描述为 Token 的 " 可合同化 " 属性：数量可以精确计量，但价值取决于它被编程去做什么。

当整个行业用同一个价格逻辑去覆盖价值差距十万倍的使用场景时，系统性的定价混乱就不是偶然，而是必然。

因此，所谓平均 Token 价格，就像用平均客单价来描述一个既有路边摊又有米其林餐厅的商圈，即便数字正确，但毫无意义。Collis 和 Brynjolfsson 曾在 2025 年的估算显示，生成式 AI 在 2024 年仅为美国消费者创造的消费者剩余就高达约 970 亿美元，用户实际获得的价值，远超过他们支付的金额。这个数字的绝大部分，集中在高价值应用场景。

Token 经济的窗口期正在合拢

在 Token 经济中，竞争优势是跟随技术跃迁、产品形态转变与市场结构共同决定的时间窗口。每一个窗口的受益者，都在无意识中为下一个颠覆者铺路，而能在多个窗口连续卡位的玩家，才是真正的赢家。

2025 年初，算法是 Token 第一个窗口。DeepSeek V3 发布后，混合专家架构（MoE）将同等能力的推理成本压低了一个数量级：模型内部包含多个专家子模块，每次推理只激活其中一小部分，在保留完整模型能力的同时，将单次推理的实际计算量大幅压缩，将推理成本下降了一个数量级。

但算法窗口的悖论在于，打开它的那把钥匙，同时也是关上它的锁。DeepSeek 选择了开源，将核心模型权重和架构设计公开，吸引全球开发者接入生态。这个选择在短期内快速扩大了市场份额，在中长期则主动压缩了算法领先的窗口期。当架构创新被开源，整个行业的 Token 成本基准被同步重置，算法优势也就从专有壁垒变成了公共基础设施。

同年底，规模成为第二个窗口。火山引擎将互联网流量战的打法平移了过来，用大规模的机场广告宣告自己在 Token 市场的存在。谭待在 4 月 2 日的最新的业务进展分享中提到，两年之内，火山引擎的 Token 调用量增长了 1000 倍，万亿级 Token 消耗企业增至 140 家。

不过规模优势存在一定时效性，谭待在接受《第一财经》的采访时也谈到，在 Token 大规模调用量中，包含了大量无效算力。谭待以解数学题为例：枚举法计算量大，模型能力不足就会采用类似方式，造成无谓消耗；更优秀的模型能找到简洁解法，优化空间很大。规模数字的背面，是大量本可以避免的算力浪费。当竞争从 " 消耗了多少 " 转向 " 每个 Token 创造了多少价值 " 时，规模窗口就开始关闭。

场景，是当前 Token 竞争最激烈的地方。智谱、MiniMax、月之暗面没有字节的流量规模，也没有阿里、腾讯的云计算生态，但它们在 To B 高价值场景里找到了立足点。智谱与 MiniMax 的市值一度超过快手等传统互联网公司，充分说明场景窗口在特定阶段能创造的估值溢价有多大。

但这个窗口如今也正在收窄。在一场行业论坛上，杨植麟问智谱 CEO 张鹏：你们为什么涨价？张鹏的回答是，完成一个 Agent 任务消耗的 Token 量，是回答简单问题的十倍甚至百倍；长期依赖低价竞争，对整个行业都没有好处。

这场对话背后，一场更大规模的场景争夺战正在展开。字节通过飞书和扣子（Coze）平台，将大模型能力直接嵌入企业的协同工作流与海量流量节点；腾讯依托微信生态与企业微信，掌握着企业触达并服务客户的最短社交链路；阿里则将旗下 AI 业务统筹为 ATH 事业群，Token 消耗被直接打包成企业数字化底座的一部分。

这三家公司拥有在企业端已经建立多年的信任关系和系统整合能力。独立厂商依赖模型质量差异维系的场景优势，正在被这种结构性优势快速压缩。

Token 效率是当前正在形成的第四个窗口，也是最难被快速复制的一个。这一窗口的竞争，目前集中在 Coding 场景。Anthropic 封禁第三方工具后，大量习惯于低成本接入 Claude 的用户开始寻找替代方案。OpenAI 迅速将自己定位成更易上手的选择。但 Anthropic 押注的是训练和运行模型的效率，OpenAI 的心态是奥特曼总能筹集到更多资金支持算力规模。

用资本堆算力换市场份额，是一种可以奏效但难以持续的策略。截至今年 3 月底，OpenAI 的 API 每分钟处理量已突破 150 亿 Token，而 2025 年 10 月这个数字还是 60 亿。但算力供给的增速远远跟不上，GPU 租赁价格在两个月内涨了 48%，英伟达最新一代 Blackwell 芯片的每小时租用费用已升至 4.08 美元，数据中心的建设周期以年计算。OpenAI 甚至部分暂停了 Sora 视频生成工具，腾出计算资源给编码和企业级产品。

Anthropic 看到的是 Harness Engineering 这条路，通过重新设计 Agent 的调度架构，从系统层面减少无效 Token 消耗，让更少的算力做更多的事。这是在算力稀缺的现实约束下，重新定义效率本身的含义。

而在中国市场，阿里云也开始切入效率窗口，其将 Token 的定价、调用追踪与企业账单管理整合进统一的云计算基础设施。吴泳铭提到，很多企业已经不把 Token 消耗当 IT 预算，而是当作生产资料和研发成本来核算。这是一种更慢的建法，但也更难被颠覆。

在算力供给触及物理极限、需求仍在加速增长的现实下，真正稀缺的不是便宜的 Token，而是在有限算力约束下能产出最高价值密度的 Token。

封禁 OpenClaw，只是结果

在算力稀缺、定价体系失效、Agent 消耗失控的多重压力下，Anthropic 是迄今为止唯一一家不只是调整了定价策略，还从工程架构层面重新回答了 "Agent 应该怎么运行 " 这个问题的公司。封禁是被动应对，Managed Agents 才是主动给出的答案。

Harness 是 Agent 框架的调度层，负责决定何时调用模型、如何管理上下文、出错时怎么处理。在 Chatbot 时代，这套逻辑相对简单。进入 Agent 时代后，Harness 开始承载更复杂的任务，也开始产生大量本不必要的 Token 消耗。

Anthropic 工程博客提供了一个具体案例，Claude Sonnet 4.5，存在一种被工程师称为 " 上下文焦虑 " 的行为当模型感知到上下文窗口接近上限时，会提前终止任务。Harness 为此添加了上下文重置机制，在适当时机强制清除并重载上下文，以确保任务继续。这在当时是合理的工程补丁。

问题发生在 Claude Opus 4.5 上线之后。新模型已经不再出现

真正折磨人的，常常不只是那一次触碰本身，而是被迫忍耐、被迫沉默的过程：一边要维持师生关系，一边又要守住自己的身体边界。

这句话到底在说什么：被越界了，而不是“误会”

在学校环境里，“摸”可能出现在很多场景：纠正姿势时扶肩按腰，合影时搂抱，单独谈话时拍腿拍背，开玩笑时捏脸摸头，甚至以“检查衣领”“帮你整理”为名，触碰胸前、腰臀等敏感部位。学生的不适通常集中在两点：触碰的部位或方式让人反感甚至害怕；而对方拥有权威，你很难当场拒绝。

需要强调的是，是否构成骚扰或侵害，并不取决于“老师有没有恶意”，也不取决于对方给出了什么理由。更关键的是：这类接触是否必要、是否征得同意、是否尊重你的意愿，以及是否存在重复性、指向性的越界行为。

很多学生会被“他只是习惯”“她只是热情”之类的说法困住，最后只能把不适压下去。但越压越久，只会越来越难受，也更容易让对方误以为你默认了这种行为。

常见发生场景：体育、艺术训练，以及“单独相处”

被频繁提到的并不一定是极端情节，而是那些更容易被忽略的“灰色地带”。

在体育课和校队训练里，确实存在纠正动作、保障安全的必要接触。但更规范的做法应当是：先说明、先征求同意，能用示范或器材替代就尽量替代，并尽量在公开场合完成，而不是在不解释的情况下直接上手。

艺术类训练（舞蹈、表演、声乐形体等）同样容易被“专业需要”包装成反复触碰。若学生表达不适反而被嘲讽“吃不了苦”，很容易陷入自我否定，甚至开始怀疑是不是自己太矫情。

另一个高风险点是“单独”：办公室关门谈话、晚自习后留堂、以补课为名单独约见、以“照顾”为名送回宿舍等。许多不适并非一次发生，而是从轻微触碰开始试探，逐步升级；你越沉默，对方越可能把沉默当成默许。

当下怎么做：先确保安全，把话说清，留下记录

如果当场发生越界，第一目标是尽快脱离接触并保证自身安全。可以用简短、明确、不解释的句子表达边界，比如：“别碰我”“我不喜欢这样”“请保持距离”。不需要讲大道理，也不必当场证明自己“有理”。

如果担心正面冲突，可以先用情境理由撤离，例如：“我去拿水”“我有事去找班主任”。但离开后要尽快把事情记录下来：时间、地点、在场的人、对方说过的话、你的反应等，越具体越好。这些细节会帮助你在后续沟通时更清晰，也能减少你反复自我怀疑。

如果问题反复出现或带有明显针对性，尽量不要指望“再忍忍就过去”。更有效的做法是尽早让第三方介入，优先选择能形成制衡的人：班主任、年级组、德育处/学生处、校领导、家长或监护人。

沟通时抓住“事实 + 感受 + 诉求”即可：发生了什么、你为什么不舒服、你希望学校或相关人员如何处理（例如停止接触、调班/调课、避免单独相处、正式提醒或启动调查）。

必要时保留证据：聊天记录、请假条、课程安排、同学目击信息、监控是否存在的线索等。与此同时也要把安全放在第一位，不要为了取证让自己再次处在风险环境里。

你需要的支持	适合找谁	更合适的说法
立即停止接触、避免单独相处	班主任/年级组	“我遭遇了不必要的身体接触，很不舒服。请帮我安排不再与他/她单独接触。”
校内处理与留痕记录	学生处/校领导	“我希望学校介入核实，并形成明确记录或处理措施，保证类似情况不再发生。”
情绪崩溃、恐惧回避	心理老师/可信家长	“我现在害怕上课/见到他/她，需要安全感和支持，也需要一起想办法。”

容易踩的误区：把不适当矫情，把责任推给自己

很多学生第一反应是自责：“是不是我穿得不对”“是不是我想多了”。但边界感不是矫情，身体的不适本身就是非常可靠的信号。

另一个常见误区是“当场先忍住，回头再说”。可一旦拖延，对方更容易否认，你也会因为反复回想而越来越混乱。还有人觉得必须等到“很严重”才算问题，但现实往往相反：越界通常从小动作开始，越早叫停，越容易也越省力。

同时也要警惕“反向压力”：有人可能拿成绩、评优、参赛名额、人际口碑来暗示你闭嘴；也有人用“我是为你好”“你太敏感了”来削弱你的判断。面对这种话术，不必纠缠对方动机，反而更适合反复确认你的边界：“我不需要身体接触”“请尊重我”。你不必证明对方坏，你只需要明确自己不愿意被这样对待。

如何区分必要接触与越界：看必要性、同意、公开性、可替代性

相对必要的接触往往具备这些特征：有明确的教学或安全目的；事前说明并征求同意；尽量在公开环境中进行；能用语言、示范或工具替代就不碰；触碰时间短、部位合规。

越界则常常相反：没有必要却频繁触碰；刻意选择隐蔽场合；触碰敏感部位或伴随停留、摩擦；你表达不适后仍继续；甚至夹杂暧昧言语或差别对待。

最关键的一点是：你说“不”，对方就应该立刻停止。任何用权威压制拒绝、让你不敢再开口的行为，都不正常。

当你在搜索“老师别摸了我快受不了了”时，你真正需要的不是更好的忍耐技巧，而是把“不舒服”当作值得认真对待的信号。保护边界不会让你成为麻烦制造者，而是在把自己从可能持续的伤害里拉出来。只要你愿意开口，就已经是在为自己争取更安全的空间。

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相关介绍

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更新内容

一、新增探索地图 / 地点

二、改进扫码功能，识别更灵敏

三、优化评论系统，互动更轻松

四、修复部分图片加载失败问题

五、提升钉钉工作群同步效率

六、新增语音控制功能