一文(读懂)Token{经济}【学新】模式

AI 应用的商业化，正在从卖软件、卖会员，延伸到卖 Token 调用能力。这里的 Token，是大模型处理信息的最小信息单元，也是模型 API 计费、结算和消耗的基础。随着调用量放大，Token 本身开始像一种 " 库存 " 被采购、路由、拆分、转售。

华源证券分析师陈良栋在近期发布的传媒行业专题中，把核心变化概括为："Token 运营正在形成一个新的中间层市场，即探索 Token 分销模式，连接上游大模型厂商与下游开发者、企业和个人，本质是全球 Token 的批发到零售网络的流动性基础设施。"

这门生意出现的背景并不复杂：一边是中国 Token 调用量快速放大，2024 年年初日均调用量为 1000 亿，2025 年底升至 100 万亿，2026 年 3 月突破 140 万亿；另一边，国产大模型能力上台阶，在部分榜单和调用量中已经进入全球第一梯队。需求变大、模型变多，真正卡住交易的环节变成了支付、网络、接口、合规、渠道和场景落地。

但 Token 分销不能简单理解成 " 倒卖 API 额度 "。最薄的一层利润来自转售利差，更厚的部分来自推理加速、统一接口、企业端 Prompt 工程、Agent 编排、模型选型和业务系统集成。也正因为进入门槛不算高，这个市场的风险同样直接：竞争加剧、垫资和坏账、上游模型厂商政策变化，都会压缩中间层利润。

Token 开始有了 " 批发商 " 和 " 零售商 "

Token 分销的基本链条包括三类角色。

上游是模型方，包括字节跳动 Seedance 系列、阿里巴巴 Qwen 系列、智谱 GLM 系列、月之暗面 Kimi 系列、DeepSeek 系列等，它们是 Token 的源头供给方。

中间是代理平台，负责承接上游模型资源，再分销给终端用户。它的工作不只是转手卖额度，还要把不同模型的接口协议转换成统一 API 格式，让下游通过一个 API Key 就能调用多款模型。

下游是实际消耗 Token 的人，包括个人用户、开发者、企业客户，也可能包括下级分销从业者。

这个中间层的价值集中在几个地方：国内直连降低网络门槛；一套代码适配多模型；支持个人支付、对公支付；批量采购后可能拿到更低成本；一个平台聚合 GPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等不同模型，减少开发者反复接入的成本。

所以，Token 分销看起来轻资产，不需要自己训练大模型，也不需要大规模服务器集群。核心资产变成 API 中转调度系统、上游模型资源、渠道客户和服务能力。

调用量暴涨，是这门生意最直接的燃料

Token 运营模式成立，首先要有足够大的消耗量。

中国日均 Token 调用量在两年内从 1000 亿提升到 140 万亿以上，增长超过千倍。调用量的扩张来自各类垂直 Agent 落地，也来自企业把生成式 AI 嵌入更多业务流程。

IDC 数据给出的路径更激进：中国企业活跃智能体数量预计将在 2031 年突破 3.5 亿，年复合增长率超过 135%；随着智能体任务密度和复杂度提升，智能体 Token 消耗年均增幅有望超过 30 倍。

执行类智能体已经能看到这种变化。OpenClaw 在 OpenRouter 平台的周度 Token 消耗量，从 2026 年 2 月 2 日至 3 月 16 日的 0.81T 升至 4.97T，占比从 8.31% 提高到 24.36%。

Token 一旦成为大规模消耗品，围绕它的采购、计价、路由和结算就会自然分层。模型方未必直接服务每一个客户，终端客户也未必愿意逐个接入模型，中间层因此有了空间。

国产模型的性价比，打开 Token 出海的入口

国产大模型能力提升，是 Token 分销从国内走向跨境的关键变量。

SuperCLUE 数据显示，字节豆包、DeepSeek 系列等国产模型综合评分已经突破 70 分，与 GPT-5.4、Gemini 等海外头部模型的差距缩小；通义千问、Kimi、智谱 GLM 等模型也形成了较清晰的梯队。

OpenRouter 数据中，截至 2026 年 5 月 10 日的一周，腾讯 Hy3 preview（free）位居调用量榜首；前五、前十、前二十名中，国产大模型分别有 2 款、6 款、9 款。

更有标志性的变化发生在 2026 年一季度。2 月 9 日至 15 日，中国模型在 OpenRouter 上的调用量达到 4.12 万亿 Token，首次超过同期美国模型的 2.94 万亿 Token。2 月 16 日至 22 日，中国模型周调用量进一步升至 5.16 万亿 Token；平台调用量前五模型中，有四款来自中国厂商，分别为 MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱 GLM-5 和 DeepSeek V3.2，合计贡献 Top5 总调用量的 85.7%。

价格优势也很突出。MiniMax M2.5 和 GLM 5 的输入价格均为每百万 Token 0.3 美元，Claude Opus 4.6 为 5 美元；输出价格方面，MiniMax M2.5 为 1.1 美元，GLM 5 为 2.55 美元，Claude Opus 4.6 为 25 美元。国产模型在 AI Agent、代码开发等高 Token 消耗场景中，性价比差异会被持续放大。

全球 AI 资源不均衡，路由平台成了 " 中转站 "

Token 分销不是只解决价格问题，还解决资源错配。

海外头部大模型受到地域访问限制、合规规则和支付门槛影响，无法直接触达包括中国大陆开发者在内的部分用户。国产优质大模型走向海外，也会遇到本地化适配、渠道铺设和用户获客难题。

这种不均衡，催生了跨境流转、聚合路由和分层分销需求。

OpenRouter 已经是一个典型样本。其平台处理 Token 量级从 2025 年每周 5 万亿至 7 万亿，提升到 2026 年 4 月每周超过 20 万亿；2026 年年化收入超过 5000 万美元，较 2025 年 10 月披露的逾 1000 万美元年化收入增长约五倍。

国内也有类似平台。硅基流动是一站式大模型云服务平台，基于自研推理引擎做高效推理加速，同时提供企业级大模型服务。截至 2025 年 12 月，平台注册用户超过 900 万，企业用户超过 10000 位，上线模型超过 150 个。

甚至美国政治相关资本也进入这一赛道。2026 年 5 月 5 日，与特朗普及其家族有密切联系的加密货币公司 WLFI 携手 WorldClaw 推出 WorldRouter，整合 Claude、GPT、Gemini 等超过 300 款模型，以 USD1 结算，定价较官方公开费率低约 30%。

真正的利润，不一定在 " 倒手差价 "

Token 分销有三种盈利方式。

第一种是转售利差。平台向上游模型厂商批量采购 API 额度，再向下游客户加价销售。OpenRouter 在供应商成本上加收约 5.5% 的溢价，就是这一模式的代表。

第二种是技术溢价。平台通过自研推理加速引擎降低单 Token 运行成本，在售价接近甚至低于官方价格时，依靠算力效率差获取毛利。硅基流动的 SiliconLLM 与 OneDiff 技术，将语言模型推理速度提升 10 倍，文生图效率提高 3 倍，使大模型 API 调用成本低至行业的 1/10。

第三种是企业增值服务。企业部署 AI 的成本并不只在 Token 单价，还包括 Prompt 工程、多模型选型、业务系统集成、工作流编排、运维调度和员工 AI 能力建设。基础 Token 价格下降后，这些隐性成本反而更容易成为付费点。

硅基流动的企业级 MaaS 平台就是这一方向：面向企业用户提供模型训练调优、部署推理、应用开发支撑三层能力，覆盖数据处理、模型微调、Prompt 工程和 RAG 等，最终以标准化 API 形式交付给能源、金融、政府等行业。

营销、短剧、游戏、电商，是更容易消耗 Token 的场景

Token 分销要赚钱，最终要落到真实场景。

生成式 AI 应用正在进入医疗健康、泛交通、工业制造等行业，也开始参与企业决策支持、战略管理等核心流程。但不少企业的智能化转型基础薄弱，数据资产积累不足，算力投入有限，直接部署 AI 能力并不容易。

相比之下，营销广告公司手里已有客户和场景，涉及短剧、漫剧、游戏、电商等领域，Token 消耗需求更直接，也更持续。对这类公司来说，机会不只是转售模型能力，而是把 Token 嵌入客户的内容生成、投放、素材生产、视频化等流程。

投资线索也沿着两条主线展开：

一类是具备优质模型能力的公司，包括阿里巴巴、腾讯控股、快手、昆仑万维、智谱、MiniMax 等。

另一类是具有强 Token 场景和优质客源的公司，尤其是拥有海外客户资源和营销场景、愿意在 AI 营销和 AI 视频化方向积极布局的公司，包括易点天下、蓝色光标等。

风险也很硬：低门槛、要垫资、上游说了算

Token 分销的商业模式轻，但护城河并不天然深。

同业竞争是第一层风险。分销业务技术门槛较低，头部代理商一旦凭借资金、客户和渠道优势入场，可能快速复制模式，压缩利润空间。

垫资和坏账是第二层风险。分销商对下游客户往往采用月结或季结，但向上游采购 API 额度时需要垫资。Token 消耗规模越大，垫资压力越大；一旦客户拖欠，坏账风险会同步放大。

上游模型厂商政策变化是第三层风险。大模型厂商掌握 API 价格和接入规则，可能调整价格，也可能收紧第三方接入政策。对中间层来说，这是最难控制的一环。