□金陵晚报/紫金山新闻记者江芬芬
实习记者陆文锦
“买它！”“3、2、1，上Token(词元)！”
熟悉的直播节奏，新鲜的数字商品。11月2日晚间，当红主播李佳琦在直播间首次带货AI算力产品，开卖半小时就售出近10万份，对应AI算力额度约2万亿Token。今年“双11”，一个原本只存在于程序员和AI开发者后台的技术计量单位，进入普通消费（883434）者的购物车。这意味着什么？
“AI燃料”上架，Token闯进大众消费场
在当晚的直播间，千问办公CEO陈宇森与李佳琦同框出镜，向普通消费（883434）者带来20万亿Token和多款AI办公产品。
什么是Token？它是大模型处理和生成信息的最小计量单位，用户输入的每个字、模型生成的每段话都要消耗Token，为Token付费的本质是为背后的算力买单。陈宇森更是用了一个直观的比喻：“就像我们开车需要加油，我们日常的电器需要用电一样，AI工作的燃料是Token。”过去，Token更多出现在开发者讨论和AI服务订阅页面中。如今，这一带有技术色彩的概念闯进大众消费（883434）场景。
李佳琦直播间带货，只是算力零售化的冰山一角。
目前，天猫、京东（JD）均已上架Token销售入口。其中，天猫将Token设立为独立促销品类，引入多家头部大模型厂商，上线“AI空间站”Token充值中心。9月，京东（JD）也开始打造“AI软件充值馆”，作为AI算力服务的集中展示与购买入口，平台同样汇聚了不少国内大模型和智能体品牌。
各大商家也顺势推出“双11”优惠套餐，算力产品正式加入大促“战场”，推出低至5折的优惠价。
事实上，AI消费（883434）时代的大幕已经缓缓拉开。
今年上半年，中国电信（HK0728）、中国移动（HK0941）、中国联通（HK0762）相继推出面向个人和家庭用户的“Token套餐”，将AI大模型的计算能力以类似“流量包”的形式明码标价销售。多家商业银行也接连推出搭载AI算力、大模型Token权益的特色信用卡产品，将算力资源作为营销卖点。
“白送式拉新”，瞄准中间地带用户
当算力成为货架上的商品，谁在下单？
天猫给出了用户画像：主要为有明确AI使用需求的个人和中小企业，比如家庭用户、学习型和研究型用户以及一人公司等。相关负责人透露，这些用户本身就在稳定使用大模型，过去分散在各厂商平台上按消耗付费，如今可以像逛店铺一样一站比价、按需“囤”Token。
不同于厂商官网更多触达技术人群，犹如在专业市场采购零件般，选购门槛较高；电商平台把复杂的技术概念转化为月卡、年卡、连续订阅等通用名词，账号绑定、下单、支付方便快捷，购买体验近似于手机充话费。
不过，从记者观察来看，此次Token加入“双11”大促，场面热闹大于实际成交。多数店铺Token套餐累计销量为几百或者上千件，以几十或者一两百元的价格来看，整体销售额并不高。
“对电商平台和大模型厂商来说，这次破圈更多是市场预演与提前卡位。卖出去多少并不重要，核心是让消费（883434）者知道‘算力也可以像日用品一样买’。”南京某大模型企业内部人士对记者分析。
据了解，李佳琦直播间售出的10万份AI办公个人会员月卡，单价仅1分钱，被不少网友视为“白送式拉新”。有从业者算过，一个新App拉新一个有效用户的常规成本在几十元级别，1分钱换来一个完成注册、主动兑换的真实用户，对厂商是性价比很高的获客手段，对用户则是低门槛的尝鲜机会。
目前，Token零售体系能够打动的，主要是处于中间地带的付费用户。重度用户依旧偏好在官方渠道随用随买，轻度用户也用不着囤，日常问答消耗依靠免费额度就可满足。
在南京从事互联网运营的喻先生，就萌生了“囤”Token的想法。工作中的数据处理、文案撰写、应用开发，生活中的行程规划、科普知识获取等，他都已离不开AI的辅助。现在，他每月Token消耗量约50亿，花费大致千元。
在他看来，随着AI在工作生活中的渗透率越来越高，未来Token会成为像话费、网费一样的刚需：“像我这种有稳定使用需求的人，提前囤货更合适，价格会更划算。”
量价齐涨之下
Token交易亟待“公平秤”
随着大模型技术的迅速迭代，Token服务成为从技术走向应用的关键点。
中国信通院数据显示，2026年6月，国内Token日均消耗量约500万亿，是2025年12月的近4倍；同时，国内Token归一化均价从2025年下半年的6.8元升至13.46元，涨幅接近一倍。量价齐升之下，Token有了被摆上货架的理由。
“货架已经搭好，但公允统一的‘秤’还没有造好。”这是业内的公认。
从买家反馈来看，电商渠道购买Token固然更便捷，但链路尚未跑通，不少订单仍需客服人工激活。
此外，选购Token不能只看价格。目前，各家大模型计费规则差异很大，套餐之间缺少统一换算标准。同样一段文本，在不同模型下消耗的Token量可能相差两至五成：有的模型输入单价低、输出单价高；有的对缓存内容给予优惠，有的在复杂推理任务中会产生额外消耗。
更关键的是，模型本身能力各不相同。完成同一篇文稿，A模型消耗1万Token，B模型可能要用2万Token。即便B模型每百万Token售价更低，最终总成本未必更省。
这也意味着，电商平台上的比价，背后的计量“黑盒”让普通人防不胜防。
对此，国家信息中心大数据发展部副主任王建冬也指出，Token要真正成长为智能经济的度量衡，需要迈过标准关、信用关、价值关，“三关未过，热度先行，风险可能随之而来。”建议以标准语料为锚，测量各模型的Token压缩率，形成定期发布、可复算的换算系数，让不同厂商的“尺子”可以互认。同时，规范计费披露，引入第三方计量核验，探索发布具有公信力的Token价格指数，让Token账单经得起查验。
