AI token 计费难题正让众多企业的 CFO 感到头疼。但 OpenAI 董事长 Bret Taylor 预测，一年之后，这个问题将彻底消失。

什么是 AI token？它为何成为企业成本的关键变量？

Token 是 AI 模型处理文本、图像等数据的基本计量单位，也是平台核算企业 AI 使用量并收取服务费用的核心依据，直接决定了企业投入 AI 的成本高低。

简而言之，每次企业调用 AI 模型完成一项任务（例如生成文案、分析图片），模型都会消耗一定数量的 token，平台则按 token 数量计费。因此，token 的单价与使用量共同构成了企业的 AI 总支出。

当前困境：token 成本飙升，企业被迫压缩预算

今年早些时候，不断攀升的 token 成本曾迫使不少公司削减 AI 支出预算，并重新评估 AI 投入是否带来了应有的投资回报。许多 CFO 面临的核心矛盾是：AI 效果虽好，但 token 成本难以预测，投资回报率（ROI）无法清晰核算。

Taylor 的核心观点：市场尚未成熟，未来将转向“按结果付费”

Taylor 在周一接受媒体采访时表示，许多与“token 经济学（tokenomics）”相关的问题，本质上都源于 AI 市场尚未成熟。而随着 AI 市场的不断发展，未来的趋势将是按结果付费。这与许多优先考虑投资回报率的企业高管的看法不谋而合。

类比互联网早期：建立网站成本曾很高

Taylor 将如今的 AI 市场比作互联网发展的早期阶段。当时，建立一个网站的成本比现在要高得多。Taylor 表示：

“我们目前仍处于这项技术的早期阶段，市场正在呼唤创业者们去开发新的解决方案，从而让企业无需再去处理 token 核算、成本管控等繁琐的事情。”

Taylor 指出，随着时间的推移，将会有其他公司来“承担管理 token 的负担”。也就是说，未来企业不需要自己监控 token 消耗和计算成本，这些工作会由第三方服务商或 AI 应用平台自动完成。

具体案例：Ramp 和 Harvey 已经开始行动

他特别提到，企业财务管理平台 Ramp 新推出了 token 支出管理工具；像法律 AI 初创公司 Harvey 这种专注某个垂直领域的企业，也已经开始在后台为客户统一代管 token。

这意味着，企业很快就能像使用水电一样，直接为 AI 带来的实际成果付费，而无需关心底层 token 的消耗细节。

一年后的预测：IT 部门将拥有“开箱即用”的 AI 应用

Taylor 表示：

“我认为，12 个月后，企业 IT 部门就能拥有各类‘开箱即用’的 AI 应用方案。市场部、研发部等不同的部门会分别用上适配自身业务的专属 AI 方案，到那时，企业管理者将完全不用操心 token 用量与成本的问题。”

届时，按结果付费将成为主流模式：企业只为 AI 带来的具体产出（如生成的报告数量、解决的客户问题数）付费，而不是为消耗的 token 数量付费。

补充话题：低成本模型是否真的更便宜？

随着 AI 模型技术迭代、运行效率不断提升，以及市场竞争加剧，人们普遍预计 token 的成本会随时间逐渐降低。

例如，中国初创公司月之暗面上周发布的 Kimi K3 模型便引发了硅谷的广泛关注，该模型以更低的计费成本，实现了媲美 OpenAI、Anthropic 等头部企业旗舰模型的性能。

不过 Taylor 对此表示：

“对于任何考虑使用它的人来说，‘成本更低’是最大的卖点，但它究竟是否真的更便宜，我认为目前尚无定论。”

低价模型可能在某些任务上表现良好，但在复杂场景下可能需要更多 token 才能达到同等效果，总成本未必更低。企业需要综合评估模型的实际性能与 token 消耗。

小提示：企业当前如何应对 token 成本？

• 优先选择垂直领域专用 AI：像 Harvey 这样的法律 AI 已内置 token 管理，省去企业手动核算的麻烦。
• 关注 token 支出管理工具：如 Ramp 的新工具，可帮助企业实时监控和优化 token 开销。
• 短期避免过度依赖原生 API：直接调用 OpenAI 等模型的 API，token 成本波动较大，可考虑使用第三方封装服务。

常见问题

Q：token 成本会一直下降吗？

A：从长期看，由于技术迭代和竞争，token 单价大概率会下降。但企业实际支出还取决于使用量和模型效率，因此总成本不一定同步降低。按结果付费模式成熟后，token 成本对企业的直接影响将大幅减弱。

Q：按结果付费的 AI 应用安全性如何？

A：目前像 Harvey 等垂直领域 AI 已通过后台统一管理 token，并采用企业级安全措施。未来开箱即用的方案也会遵循类似安全标准，企业无需过度担忧数据泄露或滥用。

总结

OpenAI 董事长 Bret Taylor 的预测为深陷 token 成本难题的企业 CFO 带来了新思路：AI 市场正从“按 token 计费”的早期阶段，加速迈向“按结果付费”的成熟模式。企业无需再为 token 核算和成本管控感到焦虑，未来一年内，各类开箱即用的 AI 应用将承担起管理 token 的负担，让企业回归业务本身，专注于 AI 带来的实际价值。