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      大廠為何狂推Openclaw?我們深度測算了下,賣Token真是個好生意

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      隨著Openclaw的大火,大家在養(yǎng)蝦之余最大的痛點,無疑于Token用起來太快 、太貴,各種“龍蝦”操縱傾家蕩產(chǎn)續(xù)費Token的段子。

      大家肉痛的同時,有沒有想過,各家廠商在這里面能賺多少呢?部署個大模型賣算力會是個好生意么?

      今天我們就來一起深度測算一下:

      各大廠商Token收費幾何?

      我們統(tǒng)計了截至2026 年 3 月,國內(nèi)外主流大模型 API 的Token收費標準(按百萬Token 計費,單位:美元 / 人民幣):

      一、國外主流大模型(美元/ 百萬 Token)

      1. OpenAI(2026-03-06 最新)



      2. Anthropic Claude(2026-03)



      3. Google Gemini(2026)



      二、國內(nèi)主流大模型(元/ 百萬 Token)

      1. 百度文心一言



      2. 阿里通義千問



      3. 騰訊混元



      4. 字節(jié)豆包



      三、價格對比要點

      1、國內(nèi)vs國外:國內(nèi)模型價格普遍為海外頂尖模型的1/5~1/20,中文場景性價比更高。

      2、輸入vs輸出:輸出Token價格通常是輸入的4~8倍,長文本生成成本更高。

      3、緩存機制:主流模型支持上下文緩存,緩存輸入價格可低至標準輸入的1/10,適合長文檔/對話場景。

      4、長上下文溢價:超過基礎(chǔ)窗口(如200K)后,價格常翻倍。

      賣算力token成本如何,利潤多少?

      撇除人工研發(fā)費用,算力成本的核心是電力成本和硬件折舊。

      一、先統(tǒng)一假設(shè)(最保守、最貼近真實)

      ·模型:通義千問Turbo / DeepSeek-chat(V3.2)(國內(nèi)最低定價)

      ·硬件:H800 8卡服務(wù)器(當前主流推理硬件)

      單卡:700W(滿載)

      整機:8×700W = 5.6kW

      PUE:1.3(含冷卻)→實際用電:5.6×1.3 = 7.28kW

      ·電價:0.3元/度(國內(nèi)西部綠電/工業(yè)電價,保守取中)

      ·服務(wù)器成本:單臺200萬元(8×H800)

      ·折舊:3年直線折舊→年折舊:200萬÷ 3 ≈ 66.67萬元

      ·利用率:70%(推理集群典型滿載率)

      ·推理效率:單H800每秒生成60 tokens(DeepSeek實測)

      單卡日產(chǎn)出:60 × 3600 × 24 × 0.7 ≈ 362.88萬tokens /天

      整機(8卡)日產(chǎn)出:≈ 2903萬tokens /天

      整機年產(chǎn)出:≈ 105.96億tokens = 1,059,600百萬tokens

      二、直接成本測算(每百萬Token)

      1. 電力成本(每百萬 Token)

      ·整機每小時耗電:7.28度

      ·整機每小時產(chǎn)出:60×3600×8×0.7 ≈ 120.96萬tokens

      ·每百萬Token耗電:7.28 ÷ 120.96 ≈ 0.0602度

      ·電力成本:0.0602 × 0.3 ≈ 0.018元/百萬Token

      2. 服務(wù)器折舊成本(每百萬 Token)

      ·年折舊:666,700元

      ·年產(chǎn)出:1,059,600百萬tokens

      ·折舊成本:666,700 ÷ 1,059,600 ≈ 0.629元/百萬Token

      3. 直接總成本(電力 + 折舊)

      ·≈ 0.018 + 0.629 = 0.647元/百萬Token

      三、下面我們以四家模型為例:收入/ 成本 / 毛利率

      1. 通義千問 Turbo(國內(nèi)最便宜)

      ·輸入:0.3元/百萬

      ·輸出:0.6元/百萬

      ·收入:0.3 + 2×0.6 =1.5元

      ·成本:0.65元

      ·毛利率:≈ 57%

      2. DeepSeek Chat

      ·輸入:2.0元

      ·輸出:3.0元

      ·收入:2.0 + 2×3.0 =8.0元

      ·成本:0.65元

      ·毛利率:≈ 92%

      3. 豆包 Doubao Seed 2.0 Pro

      ·輸入:3.2元/百萬

      ·輸出:16.0元/百萬

      ·收入:3.2 + 2×16.0 =35.2元

      ·成本:0.65元

      ·毛利率:≈ 98%

      4. OpenAI GPT-5.4

      ·輸入:18元

      ·輸出:108元

      ·收入:18 + 2×108 =234元

      ·成本:0.65元

      ·毛利率:≈ 99.7%



      我們可以得出:

      1、哪怕國內(nèi)最便宜的模型,定價也遠超硬件+電費成本。

      2、電力幾乎可以忽略不計,成本只有GPU折舊。

      3、所有大模型API都是高毛利生意,低價只是卷市場,不是不賺錢。

      4、GPT定價是國內(nèi)的30~100倍,成本幾乎一樣。

      毛利潤由此可見,大廠猛推龍蝦的核心動力除了搶占用戶,也確實賺錢啊。這還沒算安裝費、云服務(wù)費用,在不遠的將來,賣算力也許真的是個好生意。

      需要再次強調(diào),本次計算是刨除了人力成本,AI涌動,大廠的研發(fā)人員也是一筆巨大開支。

      免責聲明:所有算法均為筆者驅(qū)使AI估算,如果你覺得不對,請盡情在評論里diss,我?guī)湍銈冋{(diào)教這個AI。

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

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