陈元志:从“买模型”到“买推理”:词元定价正在改写企业使用人工智能的方式

选择字号:   本文共阅读 71 次 更新时间:2026-06-23 15:24

进入专题: 词元   人工智能  

陈元志  

围绕词元经济,近来讨论不断升温。有人从概念入手、有人关注价值计量,也有人强调治理规则和绿色约束。这些讨论都很重要。但对企业来说,更值得追问的是:当大语言模型真正进入经营过程后,词元究竟怎样改变了人工智能的使用逻辑?

过去企业看大模型,首先看“强不强”;可一旦真正接入业务流程,摆在面前的,首先往往不是能力问题,而是成本问题:一次调用要花多少钱,输入长一点会不会更贵,输出多一点会不会超预算,任务一多会不会导致账单失控。到这一步,企业才真正意识到,自己购买的不是一个抽象的“模型”,而是一项可以按量计费的推理服务。

01平台在变:卖的已不只是模型,而是可计量的能力

这不是小变化,而是人工智能商业化进入了一个新阶段。过去买软件,企业买的是账号、权限和功能;现在买大模型服务,买的是“用多少、花多少”的能力。也就是说,企业今天买的,不再只是“能不能用人工智能”,而是“值不值得用、怎么用才合算”。

这种变化已经体现在平台收费方式上。OpenAI将输入、缓存输入和输出分开定价,阿里云百炼也按输入、输出收费,并对批量调用和上下文缓存设置折扣。这说明,平台正在把原本隐藏在后台的推理成本,变成企业看得见、算得清的现实支出。

更值得注意的是,价格本身也在快速下降。2023年,GPT-4的公开价格折算后约为每百万输入词元30美元、每百万输出词元60美元;到2024年7月,GPT-4o mini已降至每百万输入词元0.15美元、每百万输出词元0.60美元。两者并非同一产品,不能简单理解为“同一模型降价”,但至少说明一个趋势:企业能够获得的可用推理能力,已经明显变便宜了。

第三方机构A.jpgicial Analysis测算显示,如果以达到同等智能水平所需成本来衡量,2025年内,达到年初高水平推理模型能力标准的价格下降了128倍。与其笼统地说“所有词元价格都在指数级下降”,不如更准确地说:达到同等智能水平所需成本正在快速下降。

02企业在变:选模型、提问题,越来越像经营决策

价格下降之后,最先改变的是企业的模型选择。过去容易形成一种直觉:最强的就是最好的。可只要账单真正落下来,企业就会明白,不是所有任务都值得用最强模型。复杂、关键、出错代价高的任务,当然值得多投入;但大量重复性、标准化的工作,如果一律用最贵模型处理,账往往算不过来。模型选择,正在从技术判断变成经营判断。

这类变化已经在实践中出现。OpenAI公布的案例显示,Indeed在招聘场景中通过调整模型方案,在实现接近效果的同时将词元消耗降低了60%。这说明,企业并不一定总是追求“最强模型”,而是在效果与成本之间寻找更优平衡。从国内市场看,价格变化同样值得关注。DeepSeek最新模型的公开价格显示,其 V4 Flash模型输入价格已降至每百万词元0.14美元、输出价格降至0.28美元,较此前推理模型价格明显下探。这表明,企业能够买到的可用推理能力,正在以更低成本进入更多场景。

与此同时,“怎么提问”也开始变成成本管理问题。过去,提示词更多是一种使用技巧;现在,输入越长、反复调用越频繁,背后往往都意味着成本。这样一来,提示词不再只是“问得巧不巧”的问题,也变成了“花得值不值”的问题。过去企业优化提示词,是为了提高效果;如今越来越多时候,也是为了控制成本。阿里云百炼的价格规则就直接说明,使用方式本身也会影响经营结果。

03管理在变:AI开始进入预算表和考核表

更深一层的变化,是人工智能正在被纳入企业内部的预算和管理体系。企业以后不会只问“有没有用AI”,而会问得更细:这个部门一个月花了多少、做成了多少事、省下了多少时间,值不值得继续投。到这一步,人工智能就不再是“尝试性工具”,而是进入了预算表、考核表和管理流程。

国内企业已经给出了很直观的案例。腾讯云开发者社区披露,在金融客服等场景中,接入混元模型后,已接业务转人工率从27.3%降至20.2%,人工智能话术采纳率达到90%,复杂问题准确率提升25%。这说明,一旦AI进入高频业务流程,企业马上就会碰到一个更现实的问题:哪些调用真正创造了价值、哪些调用只是把成本堆上去了、哪些场景需要长期预算保障、哪些场景应当严格控量。

对平台而言,词元也不只是价格单位,更是治理工具。它把复杂的后台消耗压缩成一个前台可见、用户可接受、平台可操作的统一口径,使平台既能收费,也能调度和管理资源。

04关键在于:谁先把这笔账算明白

说到底,词元经济真正改变的,不只是平台怎么收费,而是企业怎么理解和使用人工智能。它把原本看不见、摸不着的智能能力,变成了可以计量、可以比较、可以算账、可以管理的东西。企业买到的,也不再只是一个“聪明的模型”,而是一种可核算的智能服务。

这也是为什么,未来决定人工智能能不能真正大规模落地的,未必只是模型能力本身,而是谁能更早建立起围绕词元的预算机制、分层规则和管理办法。价格快速下降,并不意味着企业可以不计成本地使用人工智能;恰恰相反,正因为使用门槛下降、调用频率上升,企业才更需要把“怎么花、花多少、花得值不值”这笔账算清楚。谁先把这笔账算明白,谁就更有可能在新一轮智能化竞争中占据主动。

(作者系中国浦东干部学院科技与产业创新研究中心副主任、教授)

    进入专题: 词元   人工智能  

本文责编:chendongdong
发信站:爱思想(https://www.aisixiang.com)
栏目: 学术 > 经济学 > 经济时评
本文链接:https://www.aisixiang.com/data/178240.html
文章来源:本文转自《中国经济时报》,转载请注明原始出处,并遵守该处的版权规定。

爱思想(aisixiang.com)网站为公益纯学术网站,旨在推动学术繁荣、塑造社会精神。
凡本网首发及经作者授权但非首发的所有作品,版权归作者本人所有。网络转载请注明作者、出处并保持完整,纸媒转载请经本网或作者本人书面授权。
凡本网注明“来源:XXX(非爱思想网)”的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于分享信息、助推思想传播,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。若作者或版权人不愿被使用,请来函指出,本网即予改正。
Powered by aisixiang.com Copyright © 2025 by aisixiang.com All Rights Reserved 爱思想 京ICP备12007865号-1 京公网安备11010602120014号.
工业和信息化部备案管理系统