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持續(xù)兩年多的AI“價格戰(zhàn)”，突然出現(xiàn)了“止跌上揚”的V型轉(zhuǎn)折。過去半個月來，阿里云、騰訊云、百度智能云、智譜等主流廠商幾乎同步調(diào)價，最高漲幅達(dá)463%。

(資料圖)

集體漲價的直接導(dǎo)火索，是一只“龍蝦”（OpenClaw）激起的千層浪，它帶動AI智能體的爆火，推動Token調(diào)用量一路狂飆。國家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，中國日均Token調(diào)用量已從2024年初的1000億飆升至2026年3月的140萬億，兩年增長超千倍。

大模型為何漲價？Token的賬本如何重新定義？有沒有一套工具，能夠在漲價潮中幫企業(yè)管住Token成本？龍蝦火爆兩個月后，新的問題需要回答。

大模型巨頭齊漲價

智能體“吃”掉天量Token

在過去的半個月中，多家大模型廠商集體漲價。

智譜在2月率先取消GLM Coding Plan首購優(yōu)惠，套餐價格整體上漲30%起。3月上旬，騰訊云上調(diào)兩款自研模型，其中Tencent HY2.0 Instruct漲幅達(dá)463%。3月18日，阿里云與百度智能云同日宣布AI算力漲價，阿里云平頭哥真武810E等算力卡產(chǎn)品漲價5%到34%，文件存儲產(chǎn)品CPFS智算版上漲30%，百度智能云的AI算力相關(guān)服務(wù)也上調(diào)了5%到30%，新價格統(tǒng)一從4月18日起生效。

此輪漲價并非廠商的“默契”，直接誘因是AI智能體的爆發(fā)式應(yīng)用。一位業(yè)內(nèi)人士解釋，在DeepSeek時代，大模型主要服務(wù)于對話，用戶提問，模型回答，Token消耗是線性的。而現(xiàn)在AI智能體需要執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，模型思考的鏈路很長，還會進(jìn)行大量的自我糾錯、循環(huán)調(diào)用和工具使用，可以說，智能體每完成一次復(fù)雜操作，背后都是海量的Token在燃燒。

這就讓Token的經(jīng)濟(jì)賬算不過來了。

過去一段時間，大模型打出“價格戰(zhàn)”，國內(nèi)Token的成本極速下降，便宜甚至降到每百萬Token幾毛錢。百度千帆大模型平臺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張婷喜歡把Token比作“樂高積木”，每一塊積木本身沒有意義，但按正確順序拼在一起，就能搭出城堡和機(jī)械，“一般來說，讓AI寫一篇800字作文，大約消耗1000至1500個Token，換算成錢，按照百度千帆平臺上主流模型的價格，1塊錢可以讓AI寫大約1000篇800字作文。”

但張婷也解釋了Token背后的賬本：首先是硬件成本。一張高端GPU動輒幾十萬元，運行一個大模型需要幾十甚至幾百張GPU同時工作，高昂的電力成本也需要計算在內(nèi)；其次是研發(fā)攤銷，還有運維和安全——保證99.99%可用、做內(nèi)容安全過濾，這些都有成本。

在“龍蝦”的新語境里，復(fù)雜推理讓不少用戶單日調(diào)用費用高達(dá)數(shù)百元。智譜CEO張鵬就表示，“把Token價格回歸到正常的商業(yè)價值是必然選擇”。言下之意，經(jīng)濟(jì)賬要重新算。當(dāng)免費模式吸引的新增用戶無法貢獻(xiàn)收入，而算力成本又以指數(shù)級的速度飆升時，調(diào)整價格便成了必然。難怪業(yè)界笑稱，有人在GitHub上給OpenClaw點了顆星，結(jié)果沒過幾天，自己用AI寫周報的賬單就從幾毛錢漲到了幾十元。

AI免費時代翻篇

大廠用“馬具”管住Token成本

大模型集體漲價，意味著“AI免費時代”已基本翻篇。

對于調(diào)用Token的企業(yè)而言，成本的上漲是必然的。特別是對那些高頻調(diào)用Token的中小AI創(chuàng)業(yè)公司而言，Token成本直接決定企業(yè)能不能活下去，大模型調(diào)用成本翻倍，一個月就是幾十萬元甚至幾百萬元的差距。

對于云廠商和大模型企業(yè)來說，漲價是迫不得已，但漲價也倒逼大廠們重新審視當(dāng)下的困境：進(jìn)入智能體時代，如何不讓Token被白白浪費？不少互聯(lián)網(wǎng)大廠都提到了一個新詞——Harness Engineering（駕馭工程），這也是2026年初在硅谷流行的一種 AI 工程化新范式。

“大模型像一匹體能驚人、橫沖直撞的野馬，跑得快但不可控。”百度智能云相關(guān)負(fù)責(zé)人把Harness比作一套精良的“馬具”，核心是為AI智能體構(gòu)建運行環(huán)境、約束規(guī)則與反饋閉環(huán)，讓 AI 可靠、自主地完成復(fù)雜工作，“有沒有一套好的Harness，Token消耗可能差出數(shù)倍。”

“AI落地不只是算法題，更是工程題，”騰訊公司高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群總裁湯道生表示，在同樣的模型能力下，不同的Harness的設(shè)計對實際使用效果與Token成本有很大的影響。

記者注意到，國內(nèi)主流的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都已經(jīng)開始采用Harness工程。百度最近發(fā)布的國產(chǎn)龍蝦產(chǎn)品DuMate（搭子）就展示了這一能力，它原生內(nèi)置安全沙箱，并配合“高危攔截”給AI裝上“剎車”，通過Harness工程構(gòu)建的執(zhí)行框架讓大模型能自主調(diào)用Word、Excel、PPT、瀏覽器等應(yīng)用解決用戶問題，并越用越聰明，成為能自主完成跨應(yīng)用、跨文件任務(wù)的“AI 搭子”。火山引擎總裁譚待也確認(rèn)，其“字節(jié)版龍蝦”Arkclaw已使用Harness Engineering，“核心思路是框架和模型趨同進(jìn)化”。

德勤《2026年企業(yè)AI現(xiàn)狀》報告顯示，盡管80%的受訪企業(yè)部署了AI工具，但真正能規(guī)模化應(yīng)用并產(chǎn)生顯著商業(yè)價值的僅占15%。專家認(rèn)為，Harness試圖填補的，正是AI智能體從“能用”到“好用、可控、省錢”之間的巨大鴻溝，“未來誰能把這套‘馬具’做得最輕量、最堅固，誰就能率先通往產(chǎn)業(yè)級 Agent 之路。”