“龙虾”激起千层浪，大模型集体涨价，中小AI企业懵了，下一步怎么打？

　　持续两年多的AI“价格战”，突然出现了“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，能够在涨价潮中帮企业管住Token成本？龙虾火爆两个月后，新的问题需要回答。

　　大模型巨头齐涨价

　　智能体“吃”掉天量Token

　　在过去的半个月中，多家大模型厂商集体涨价。

　　智谱在2月率先取消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，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算力相关服务也上调了5%到30%，新价格统一从4月18日起生效。

　　此轮涨价并非厂商的“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”，每一块积木本身没有意义，但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块钱可以让AI写大约1000篇800字作文。”

　　但张婷也解释了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，结果没过几天，自己用AI写周报的账单就从几毛钱涨到了几十元。

　　AI免费时代翻篇

　　大厂用“马具”管住Token成本

　　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，成本的上涨是必然的。特别是对那些高频调用Token的中小AI创业公司而言，Token成本直接决定企业能不能活下去，大模型调用成本翻倍，一个月就是几十万元甚至几百万元的差距。

　　对于云厂商和大模型企业来说，涨价是迫不得已，但涨价也倒逼大厂们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了一个新词——Harness Engineering（驾驭工程），这也是2026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。”

　　“AI落地不只是算法题，更是工程题，”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表示，在同样的模型能力下，不同的Harness的设计对实际使用效果与Token成本有很大的影响。

　　记者注意到，国内主流的互联网企业都已经开始采用Harness工程。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，并越用越聪明，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 Engineering，“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%的受访企业部署了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”之间的巨大鸿沟，“未来谁能把这套‘马具’做得最轻量、最坚固，谁就能率先通往产业级 Agent 之路。”

（文章来源：上观新闻）

(原标题：“龙虾”激起千层浪，大模型集体涨价，中小AI企业懵了，下一步怎么打？)

(责任编辑：10)