Token消耗量（中文翻譯為“詞元”）指人工智慧大模型處理信息時所用基本單位（Token）的數量，是大模型時代衡量內容吞吐與商業使用的核心計量與計費標準。其消耗規模直接反映AI模型的實際使用深度與成本。
該消耗量正經歷指數級增長，從傳統問答的零散消耗轉向由智慧型體（Agent）驅動的持續性、規模化消耗，例如開源AI智慧型體OpenClaw的熱潮進一步推動了消耗。中國日均Token消耗量從2024年初的約1000億增長至突破30萬億。截至2026年3月，中國日均Token調用量超140萬億。華為高管楊超斌在2026年3月指出，全球日均Token消耗量在過去兩年中增長了近300倍。行業預測2025年至2030年中國市場的年複合增長率可達330%，消耗量或增長約370倍。套用上，國產模型如MiniMax、Kimi等的調用量顯著上升，2026年2月在OpenRouter平台前十模型總消耗中占比首次過半；根據OpenRouter統計，全球模型調用月榜前3已被中國模型包攬。截至2026年3月15日，中國AI大模型的周調用量達到4.69萬億Token，連續第二周超越美國。位元組跳動豆包大模型2025年12月日均Token使用量已突破50萬億。火山引擎雲端大模型日均調用量已超過100萬億Tokens。2026年3月，阿里巴巴集團成立Alibaba Token Hub(ATH)事業群，整合基礎模型研發到AI套用的部門，並將AI業務的核心指標從傳統的DAU全面轉向Token消耗量。
基本含義,發展歷程,影響,使用建議,
基本含義
在大型語言模型（LLM）中，Token是模型理解和生成的最小意義單位，是將自然語言文本轉換成數字向量的基本單位。Token中文翻譯為“詞元”，是AI消化文字的最小單位。為方便理解，可將其比喻為人吃餃子，需逐個處理；AI處理文字時，也會將句子切分成一個個可處理的小塊，即Token。其切割規則大致分為三種：一個詞（如“蘋果”）、一個字（如“啊”）分別可能對應一個Token；而某些詞（如英文單詞“deeplink”）或生僻字則可能被切分為多個Token。Token消耗量指大模型在處理輸入和生成輸出過程中所消耗的Token總量。在商業套用中，大模型通常按消耗的Token總數（包括用戶輸入和模型輸出的Token）進行計費，而非按字數或提問次數。因此，Token消耗量直接關係到使用成本。Token消耗量已成為衡量大模型商業套用規模、算力消耗和API定價的關鍵指標，Token就是人工智慧處理信息的基本計費單位。
隨著趨勢發展，Token預測的方式也逐漸來到多模態領域，視覺Tokenizer能將視頻和圖像轉換為離散Token，文字、圖片、視頻、語音等不同模態信息都可以經過Token被標準化為統一的符號系統。
英偉達在GTC大會上提出“每瓦Token數”概念，將其作為衡量AI工廠能效和經濟效益的核心指標；阿里巴巴將AI業務的核心指標從傳統的DAU全面轉向Token消耗量，並成立ATH事業群以推動Token經濟。這標誌著Token正在成為AI世界的新度量衡。
發展歷程
2024年初，中國市場的日均Token消耗量約為1000億。
進入2024年下半年，國內大模型商用落地加速，日均Tokens消耗量從千億級規模增長到萬億級規模，僅用約6個月時間，月複合增長率達到45%。
到2025年，增長勢頭更為迅猛。截至2025年12月，位元組跳動旗下豆包大模型的日均Token使用量已突破50萬億。同期，谷歌披露其各平台每月處理的Token用量已達1300萬億（約合日均43.3萬億）。另據弗若斯特沙利文報告，2025年下半年，中國企業級大模型日均調用量已提升至37萬億tokens。
2026年2月，全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter上，中國模型的周調用Token量首次超越美國模型。截至2月底，該平台前十模型總Token消耗量突破28.7萬億，其中國產模型貢獻超過14.69萬億，占比首次過半。
2026年3月，截至3月15日，中國AI大模型的周調用量達到4.69萬億Token，連續第二周超越美國。
全球模型調用月榜前3已被中國模型包攬，MiniMax的2月日均Token消耗量較去年12月增長超6倍，月之暗面Kimi近20天累計收入已超2025年全年。
2026年3月，阿里巴巴集團成立Alibaba Token Hub (ATH)事業群，整合基礎模型研發到AI套用的部門。
2026年3月18日，阿里巴巴集團旗下阿里雲發布公告，因全球AI需求爆發及供應鏈漲價，宣布對AI算力、存儲等產品進行價格調整；Token調用量暴漲也是重要原因。春節期間（2026年1-3月），AI Agent套用爆發，阿里雲的MaaS業務百鍊創下歷史最高增速。
影響
Token消耗量正經歷指數級增長。摩根大通預測，2025年至2030年，中國AI推理Token消耗量的年複合增長率將高達330%左右，從約10千萬億增長至約3,900千萬億，五年間增長約370倍。華為高管楊超斌在2026年3月指出，全球日均Token消耗量在過去兩年中增長了近300倍。這種爆發式增長主要由AI在消費者和企業工作負載中的滲透率提高，以及套用場景從簡單對話擴展到複雜的智慧型體（Agent）和多模態輸出所驅動。
Token成本已成為AI企業核心競爭力和盈利能力的決定性因素之一。當使用量達到“百萬億token/月”的量級時，每百萬token成本的微小差異都會被放大為巨大的成本差距。在Agent（智慧型體）套用場景下，任務複雜且需7×24小時運行，單次任務可能消耗數十萬乃至數百萬Token，使得成本敏感度急劇放大。企業開始用商業眼光審視AI投資，Token成本直接決定了調用AI服務的價格和智慧型體的盈利能力。
巨量Token消耗直接推高了全球算力需求，加劇了GPU、記憶體等硬體的緊缺，並帶動了算力租賃和液冷伺服器等相關產業的發展。值得注意的是，Token消耗量的增長並不線性等同於晶片需求增長，因為新一代硬體（如英偉達Blackwell）帶來的推理性能提升以及軟體堆疊的最佳化，也在提升每GPU小時處理的Token量。
隨著AI進入全自動調用時代，算力需求激增，電力成本在整個Token成本結構中的比重越來越大。Token的能源屬性日益凸顯，“Token出海”概念興起，即通過提供高性價比的Token服務來輸出算力和電力。據測算，若全球日均Token調用量達到千萬億級別，對中國用電量的彈性影響可能在2%-12%之間，對中國電力的正向拉動可能達18%。這本質上是一種跨越物理邊界的服務貿易新範式。
國產大模型的Token調用量已在月度和周度層面超越美國產模型。中國模型如MiniMax、月之暗面Kimi、DeepSeek等，其API輸入輸出成本較低。在Agent時代，由於任務消耗Token量巨大，成本因素被放大，部分全球開發者會考慮將開源模型嵌入生產環境。
Token消耗量的增長也帶來了網路流量激增的預期。有預測指出，到2030年，僅中國市場因Token產生的網路流量增量就可能達到每天500TB左右，而當前中國所有行動網路流量總和約為每天90TB。這可能對未來通信基礎設施構成壓力。
使用建議
與大模型對話時，儘量精簡提示詞，去除“禮貌廢話”和囉嗦用語（如“你好”“感謝”），以節省輸入和輸出的Token。用英文提問通常比中文更省Token，因為英文單詞的Token密度更高。
