美国Token价格是中国170倍科技plus

前段时间，有机构发布了数据，那就是到目前中国日均Token调用量已突破140万亿，较去年年初增长了超千倍。

从全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据来看，到4月份第一周，全球大模型的总调用量高达27万亿Token，中国贡献了12.96万亿，占比接近一半，而美国才3.03万亿，中国已经是美国的4倍多了。

很明显，目前在AI大模型的调用量，中国已经远远的超过了美国。

并且，中国的Token出海，已经是全球AI的一个鲜明特征，目前中国的众多模型，在全球排名上，都是相当靠前的。

为什么会这样？是中国模型很聪明，还是什么原因？

主要原因就是，中国的AI模型性价比太高了，非常聪明，又便宜，用户又不傻，怎么可能去用美国的AI，而不是用中国的AI呢？

空口无凭，用数据说话，DeepSeek V3.2每百万输出Token定价0.42美元（约3元人民币），而美国最Anthropic的Claude Opus 4.6每百万输出Token定价75美元（约540元人民币）。

这个差价是170倍左右。

大家想象一下，一个公司，如果他用美国的AI大模型，一个月要使用掉170万美元的Token，使用中国的大模型，只要1万美元了，这个差距到大到没有任何人能够拒绝吧。

为何差距会这么大？其实与双方的电力资源，训练方式有关。

美国的AI大模型的训练，都是采用大力出奇迹的方式，即不计成本的堆GPU显卡，投资都是几百亿美元，疯狂砸AI芯片。

再加上美国电力成本高，所以它的使用Token成本就是有这么高。

而中国的AI大模型不一样，大家的训练逻辑也不一样，不会大力出奇迹，因为也买不到足够的英伟达芯片，更多采用的是四两拨千金，即用少量的GPU，也要搞出好的大模型来，在AI芯片这一块，成本就低的多。

更大的差距则是在电力上面，中国的电力成本，远低于美国的电力成本。

所以芯片成本低，电力成本低，最后的Token成本，就会相差170倍了。于是全球开发者，特别是是美国的开发者，在成本敏感的自动化场景中国，必然要做出最理性的价格选择。

难怪众多的AI大佬，在面对中国Token竞争时，都会破防，比如马斯克，比如黄仁勋等。

它们认为，中国在电力资源、基础设施上，都比美国更强，唯一逊色一点的就是芯片这一块，但美国偏偏在逼着中国将芯片的短板补上来，一旦中国的AI芯片上来了，那么将再无短板，到时候美国AI将不可能与中国的AI竞争，没有一个能比得上的。