编者按
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
核心观点：当大语言模型真正进入企业经营过程后，企业面对的首先不再是“模型强不强”，而是“这笔账怎么算”。一次调用花多少钱，哪些任务值得多投入、哪些场景应当严控成本，正在成为企业使用人工智能（885728）的新问题。词元定价改变的，不只是平台怎么收费，更是企业怎么采购、怎么预算、怎么管理人工智能（885728）。
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。
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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（885728）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（885728）”，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。
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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。
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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（885728）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（885728）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（885728）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。
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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（885728）。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（885728）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（885728）;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）
