免费AI翻篇，大厂要“刹”住Token狂奔
持续两年多的AI“价格战”，突然出现“止跌上扬”的“V”型转折。过去半个月来，阿里云、腾讯云、百度智能云、智谱等主流厂商几乎同步调价，最高涨幅达463%。
集体涨价的直接导火索，是一只“龙虾”（OpenClaw）激起的千层浪，它带动AI智能体的爆火，推动Token调用量一路狂飙。国家数据局的数据显示，中国日均Token调用量已从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿，两年增长超千倍。
大模型为何涨价？Token的账本如何重新定义？有没有一套工具，能够在涨价潮中帮助企业管住Token成本？“龙虾”火爆了两个月后，这些新的问题需要回答。
天量Token被“吃”掉，“价格战”玩不转了
过去半个月中，多家大模型厂商集体涨价。2月，智谱率先取消GLM Coding Plan首购优惠，套餐价格整体上涨30%起。3月上旬，腾讯云上调两款自研模型价格，其中，Tencent HY2.0 Instruct涨幅达463%。3月18日，阿里云与百度智能云同日宣布AI算力涨价，阿里云平头哥真武810E等算力卡产品涨价5%到34%，文件存储产品CPFS智算版上涨30%，百度智能云的AI算力相关服务价格也上调5%到30%，新价格统一从4月18日起生效。
此轮涨价并非厂商们的“默契”，直接诱因是AI智能体的爆发式应用。一位业内人士解释，在DeepSeek时代，大模型主要服务于对话，用户提问、模型回答，Token消耗是线性的。而现在AI智能体需要执行复杂的任务，模型思考的链路很长，还会进行大量的自我纠错、循环调用和工具使用，可以说，智能体每完成一次复杂操作，背后都是海量的Token在燃烧。
这就让Token的经济账算不过来了。
过去一段时间，大模型打出“价格战”，国内Token的成本极速下降，便宜的甚至降到每百万Token几毛钱。百度千帆大模型平台产品负责人张婷喜欢把Token比作“乐高积木”，按正确顺序拼在一起，就能搭出城堡和机械，“一般来说，让AI写一篇800字作文，大约消耗1000至1500个Token，换算成钱，按照百度千帆平台上主流模型的价格，1元可以让AI写大约1000篇800字作文。”
张婷也解释了Token背后的账本：首先是硬件成本，一张高端GPU动辄几十万元，运行一个大模型需要几十甚至几百张GPU同时工作，高昂的电力成本也需要计算在内；其次是研发摊销，还有运维和安全——保证99.99%可用、做内容安全过滤，这些都有成本。
在“龙虾”的新语境里，复杂推理让不少用户单日调用费用高达数百元。智谱CEO张鹏就表示，“把Token价格回归到正常的商业价值是必然选择”。言下之意，经济账要重新算。当免费模式吸引的新增用户无法贡献收入，而算力成本又以指数级的速度飙升时，调整价格便成了必然。难怪业界笑称，有人在GitHub上给OpenClaw点了颗星，没过几天，自己用AI写周报的账单就从几毛钱涨到了几十元。
大模型涨价后谁能真正驾驭AI
大模型集体涨价，意味着“AI免费时代”已基本翻篇。对于调用Token的企业而言，成本上涨是必然的。特别是对那些高频调用Token的中小AI创业公司来说，Token成本将直接决定能不能活下去，大模型调用成本翻倍，一个月就要多几十万元甚至几百万元的支出。
对于云厂商和大模型企业来说，涨价是迫不得已，但涨价也倒逼巨头重新审视当下的困境：进入智能体时代，如何不让Token被白白浪费？不少互联网大厂都提到一个新词——Harness Engineering（驾驭工程），这也是今年初在硅谷流行的一种AI工程化新范式。
“大模型像一匹体能惊人、横冲直撞的野马，跑得快但不可控。”百度智能云相关负责人把Harness比作一套精良的“马具”，核心是为AI智能体构建运行环境、约束规则与反馈闭环，让AI可靠、自主地完成复杂工作，“有没有一套好的Harness，Token消耗可能差出数倍。”
腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生也表示，AI落地不只是算法题，更是工程题，在同样的模型能力下，不同的Harness设计对实际使用效果与Token成本有着很大影响。
记者注意到，国内主流互联网企业都已开始采用Harness。百度最近发布的国产“龙虾”产品DuMate（搭子）就展示了这一能力，它原生内置安全沙箱，并配合“高危拦截”给AI装上“刹车”，通过Harness工程构建的执行框架让大模型能自主调用Word、Excel、PPT、浏览器等应用解决用户问题，越用越聪明，成为能自主完成跨应用、跨文件任务的“AI搭子”。火山引擎总裁谭待也确认，其“字节版龙虾”ArkClaw已使用Harness，“核心思路是框架和模型趋同进化”。
德勤《2026年企业AI现状》报告显示，尽管80%受访企业部署了AI工具，但真正能规模化应用并产生显著商业价值的仅占15%。专家认为，Harness试图填补的正是AI智能体从“能用”到“好用、可控、省钱”之间的鸿沟，“未来谁能把这套‘马具’做得最轻量、最坚固，谁就能率先走通产业级智能体之路。”
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