【阿里】字节“围猎”智谱、MiniMax：Token<到底>(该由)谁来定价？,丝袜控是什么意思？丝袜控的含义与常见用法

文 | 新立场 Pro

前不久，Anthropic 停止允许订阅用户通过 OpenClaw 等第三方工具接入 Claude API。理由并不复杂，一个 OpenClaw 代理运行一天，消耗的算力成本在 1000 美元到 5000 美元之间，而用户每月只付了 200 美元。

Claude Code 负责人 Boris Cherny 在 声明里说，订阅服务 " 并非为这些第三方工具的使用模式而设计 "。这句话没有错，但它遮住了一个更基础的问题：没有任何订阅服务能被设计成覆盖这种使用模式。Agent 场景下的 Token 消耗量没有上限，也没有历史数据可以参考，任何固定月费都是在对一个无法建模的变量做猜测。

3 月底，中国国家数据局公布了另一组数字：中国日均 Token 调用量突破 140 万亿，两年增长超千倍。同期，字节的 Token 调用量跻身全球三甲，与 OpenAI、谷歌并列。无问芯穹 CEO 夏立雪在一场行业论坛上描述这个增速时说，上一次看到类似的曲线，是 3G 时代手机流量从每月 100MB 开始普及的时候。当时没有人预料到，流量放开之后会跑出抖音、微信和外卖。

两件事放在一起，描述的是同一个现实：Token 的消耗正在以罕见的速度增长，但支撑整个行业运转的定价逻辑，依然建立在两年前聊天机器人时代的假设之上，即用户的使用量是可以被历史数据预测的，轻度用户会自然地覆盖重度用户，整体成本可以被摊平。

智能体们打破了这个假设的每一个前提，市场变化的速度，超过了任何定价模型的响应能力。纵观过去两年 Token 市场的演化，每一个优势窗口的终结，都由同一个逻辑驱动，即当竞争者能够复制优势——规模可以被追赶，算法可以被开源，场景可以被大平台的分发能力碾压。

目前唯一难以被快速复制的，是将 Token 效率内化为产品架构、定价逻辑和工程文化的能力。而在这件事上真正做到体系化的，只有 Anthropic。

失去意义的平均价格

Token 之所以不同于电力、钢铁等传统生产要素，在于它具备独一无二的 " 可编程性 "。没有任何一种传统生产要素，能仅凭 " 指令不同 " 就将自身价值改变十万倍。这种可编程性，是 Token 作为新型生产要素的本质特征，也是理解当前 AI 经济混乱的前提。

理解这一点，需要先建立量级感。36 氪报道，OpenAI API 日均处理约 21.6 万亿 Token，谷歌 Gemini 日均约 43 万亿，而中国的 140 万亿约为前两者之和的两倍有余。摩根大通预测，仅中国的 AI 推理 Token 消耗，就将在五年内再增 370 倍。这个量级本身说明了，Token 已经是一个经济规模指标。

此外，Token 的大量消耗使用发生在公有云的统计口径之外。金融机构在本地服务器上跑票据识别，车端智能座舱的对话在车内闭环完成，工业机器人的视觉模型以毫秒级响应运行在边缘设备上，这些都不会出现在任何公开数据里。一位从业者估算，非公有云 API 的调用量至少是公有云的五到十倍。

规模之外，Token 的价值结构与生产成本更应该关注。黄仁勋今年 3 月在一篇署名文章里把 AI 产业拆成五层：能源、芯片、基础设施、模型、应用，并将 Token 定义为现代 AI 的基本单位，也是 AI 的语言和货币。这个定义的精妙之处在于，它同时指向了 Token 的两种属性：作为语言，它是计算过程的原子；作为货币，它是价值流通的媒介。

但生产一个 Token 的代价，远比这个定义看起来复杂。据 Sam Altman 和 Epoch AI 披露，ChatGPT 发送一条文本提示大约消耗 0.3 瓦时。谷歌搜索的耗电量（0.03 瓦时）仅为其一小部分。谷歌 2025 年也曾披露，Gemini 发送一条典型的文本提示大约消耗 0.24 瓦时，并产生约 0.03 克二氧化碳。

随着模型复杂度的增加，推理成本也相应上升。GPT-5 级别的系统每次查询可能消耗约 18 瓦时，而进行扩展推理时则可能消耗高达 40 瓦时。 差距来自两个地方，一是模型大小，参数越多，生成每一个 Token 所需的计算量就越大；二是推理模式，新一代模型在输出每一个可见 Token 之前，会在内部进行大量隐式推演，用户看到一个字，模型内部可能已经 " 想 " 了上百步。单个可见 Token 的真实成本，被这个思考过程成倍放大了。

这是 Token 与电力、石油这类生产要素的根本区别，Token 的价值并不由生产成本决定，而完全由使用场景决定。同样一百万个 Token，用于闲聊，市场价约 0.01 美元；用于代码生成，可以值 200 美元；用于法律文件审查，价值可能超过 1000 美元，价值差距达十万倍。耶鲁大学研究者将这一特征描述为 Token 的 " 可合同化 " 属性：数量可以精确计量，但价值取决于它被编程去做什么。

当整个行业用同一个价格逻辑去覆盖价值差距十万倍的使用场景时，系统性的定价混乱就不是偶然，而是必然。

因此，所谓平均 Token 价格，就像用平均客单价来描述一个既有路边摊又有米其林餐厅的商圈，即便数字正确，但毫无意义。Collis 和 Brynjolfsson 曾在 2025 年的估算显示，生成式 AI 在 2024 年仅为美国消费者创造的消费者剩余就高达约 970 亿美元，用户实际获得的价值，远超过他们支付的金额。这个数字的绝大部分，集中在高价值应用场景。

Token 经济的窗口期正在合拢

在 Token 经济中，竞争优势是跟随技术跃迁、产品形态转变与市场结构共同决定的时间窗口。每一个窗口的受益者，都在无意识中为下一个颠覆者铺路，而能在多个窗口连续卡位的玩家，才是真正的赢家。

2025 年初，算法是 Token 第一个窗口。DeepSeek V3 发布后，混合专家架构（MoE）将同等能力的推理成本压低了一个数量级：模型内部包含多个专家子模块，每次推理只激活其中一小部分，在保留完整模型能力的同时，将单次推理的实际计算量大幅压缩，将推理成本下降了一个数量级。

但算法窗口的悖论在于，打开它的那把钥匙，同时也是关上它的锁。DeepSeek 选择了开源，将核心模型权重和架构设计公开，吸引全球开发者接入生态。这个选择在短期内快速扩大了市场份额，在中长期则主动压缩了算法领先的窗口期。当架构创新被开源，整个行业的 Token 成本基准被同步重置，算法优势也就从专有壁垒变成了公共基础设施。

同年底，规模成为第二个窗口。火山引擎将互联网流量战的打法平移了过来，用大规模的机场广告宣告自己在 Token 市场的存在。谭待在 4 月 2 日的最新的业务进展分享中提到，两年之内，火山引擎的 Token 调用量增长了 1000 倍，万亿级 Token 消耗企业增至 140 家。

不过规模优势存在一定时效性，谭待在接受《第一财经》的采访时也谈到，在 Token 大规模调用量中，包含了大量无效算力。谭待以解数学题为例：枚举法计算量大，模型能力不足就会采用类似方式，造成无谓消耗；更优秀的模型能找到简洁解法，优化空间很大。规模数字的背面，是大量本可以避免的算力浪费。当竞争从 " 消耗了多少 " 转向 " 每个 Token 创造了多少价值 " 时，规模窗口就开始关闭。

场景，是当前 Token 竞争最激烈的地方。智谱、MiniMax、月之暗面没有字节的流量规模，也没有阿里、腾讯的云计算生态，但它们在 To B 高价值场景里找到了立足点。智谱与 MiniMax 的市值一度超过快手等传统互联网公司，充分说明场景窗口在特定阶段能创造的估值溢价有多大。

但这个窗口如今也正在收窄。在一场行业论坛上，杨植麟问智谱 CEO 张鹏：你们为什么涨价？张鹏的回答是，完成一个 Agent 任务消耗的 Token 量，是回答简单问题的十倍甚至百倍；长期依赖低价竞争，对整个行业都没有好处。

这场对话背后，一场更大规模的场景争夺战正在展开。字节通过飞书和扣子（Coze）平台，将大模型能力直接嵌入企业的协同工作流与海量流量节点；腾讯依托微信生态与企业微信，掌握着企业触达并服务客户的最短社交链路；阿里则将旗下 AI 业务统筹为 ATH 事业群，Token 消耗被直接打包成企业数字化底座的一部分。

这三家公司拥有在企业端已经建立多年的信任关系和系统整合能力。独立厂商依赖模型质量差异维系的场景优势，正在被这种结构性优势快速压缩。

Token 效率是当前正在形成的第四个窗口，也是最难被快速复制的一个。这一窗口的竞争，目前集中在 Coding 场景。Anthropic 封禁第三方工具后，大量习惯于低成本接入 Claude 的用户开始寻找替代方案。OpenAI 迅速将自己定位成更易上手的选择。但 Anthropic 押注的是训练和运行模型的效率，OpenAI 的心态是奥特曼总能筹集到更多资金支持算力规模。

用资本堆算力换市场份额，是一种可以奏效但难以持续的策略。截至今年 3 月底，OpenAI 的 API 每分钟处理量已突破 150 亿 Token，而 2025 年 10 月这个数字还是 60 亿。但算力供给的增速远远跟不上，GPU 租赁价格在两个月内涨了 48%，英伟达最新一代 Blackwell 芯片的每小时租用费用已升至 4.08 美元，数据中心的建设周期以年计算。OpenAI 甚至部分暂停了 Sora 视频生成工具，腾出计算资源给编码和企业级产品。

Anthropic 看到的是 Harness Engineering 这条路，通过重新设计 Agent 的调度架构，从系统层面减少无效 Token 消耗，让更少的算力做更多的事。这是在算力稀缺的现实约束下，重新定义效率本身的含义。

而在中国市场，阿里云也开始切入效率窗口，其将 Token 的定价、调用追踪与企业账单管理整合进统一的云计算基础设施。吴泳铭提到，很多企业已经不把 Token 消耗当 IT 预算，而是当作生产资料和研发成本来核算。这是一种更慢的建法，但也更难被颠覆。

在算力供给触及物理极限、需求仍在加速增长的现实下，真正稀缺的不是便宜的 Token，而是在有限算力约束下能产出最高价值密度的 Token。

封禁 OpenClaw，只是结果

在算力稀缺、定价体系失效、Agent 消耗失控的多重压力下，Anthropic 是迄今为止唯一一家不只是调整了定价策略，还从工程架构层面重新回答了 "Agent 应该怎么运行 " 这个问题的公司。封禁是被动应对，Managed Agents 才是主动给出的答案。

Harness 是 Agent 框架的调度层，负责决定何时调用模型、如何管理上下文、出错时怎么处理。在 Chatbot 时代，这套逻辑相对简单。进入 Agent 时代后，Harness 开始承载更复杂的任务，也开始产生大量本不必要的 Token 消耗。

Anthropic 工程博客提供了一个具体案例，Claude Sonnet 4.5，存在一种被工程师称为 " 上下文焦虑 " 的行为当模型感知到上下文窗口接近上限时，会提前终止任务。Harness 为此添加了上下文重置机制，在适当时机强制清除并重载上下文，以确保任务继续。这在当时是合理的工程补丁。

问题发生在 Claude Opus 4.5 上线之后。新模型已经不再出现

需要注意的是，“丝袜控”既可能只是“更喜欢丝袜搭配”的审美习惯，也可能涉及更私密的性幻想或恋物倾向；具体指向往往要结合说话场景、语气以及双方关系来判断。

“丝袜控”的核心含义：审美偏好与性化偏好两条线

在日常交流中，“丝袜控”最常见的意思就是“对丝袜有偏好”，大致可以分成两类：

审美取向型：更在意丝袜在穿搭中的修饰作用，比如修饰腿型、统一肤色、增加精致感等。有人觉得黑丝更显利落，肉色更自然，连裤袜更适合通勤。在这种语境里，“控”更像“偏爱某种风格”，不一定带有性暗示。

性化偏好型：对丝袜本身，或丝袜与身体结合的画面产生明显的性兴奋，把丝袜当作刺激点。这时的“丝袜控”更接近民间对“恋物/性偏好”的说法。需要强调的是，性偏好本身不等同于不尊重他人，关键在于是否获得同意、是否越过边界。

同一个词在不同圈层里含义会“变轻或变重”：穿搭讨论里往往更轻松；暧昧语境或成人视频评论区里则更直白。理解时别只看字面，更要看语境。

常见用法与语气差异：自嘲、调侃与冒犯只差一步

“丝袜控”常见的用法包括：

1）自我标签：“我是丝袜控”“我就喜欢黑丝”。多出现在朋友间聊天或兴趣交流里，语气通常偏轻松、带点自嘲。

2）描述他人：“他是丝袜控吧”“看到丝袜就挪不开眼”。这种说法带有观察与评判色彩，如果当面说或在公共场合说，容易让对方不舒服。

3）暧昧试探：“你穿丝袜肯定很好看”“我有点丝袜控”。有人把它当作暧昧话术，但当关系还不到位时，很容易被理解为物化甚至性骚扰。

4）二次元/亚文化语境：在 ACG、cos、摄影讨论里，“丝袜控”常和“绝对领域、过膝、吊带袜”等词一起出现，语气更“梗化”。但“梗”并不等于可以忽视现实边界，现实互动仍然要以尊重为前提。

一句话是否冒犯，往往不在词本身，而在于你是在评价穿搭，还是把对方当成“部位/道具”。比如“这套搭配的丝袜很加分”是穿搭评价；“你就适合穿丝袜给我看”则明显越界。

典型场景：哪些情况下会被称为“丝袜控”

“丝袜控”之所以常被提起，是因为丝袜本身带有很强的符号感：半透明质感、光泽、包裹感，以及与制服、通勤等场景的联想，容易触发特定的审美与情绪。常见“触发点”包括：

颜色与材质：黑丝、灰丝、肉色；哑光与亮面；薄透与厚实；带纹理或无纹理等。

穿搭组合：通勤裙装、制服风、高跟鞋、短裙与过膝袜、风衣等搭配。

氛围联想：端庄、克制、成熟、禁欲或反差感等。

特定关注点：有人偏好腿部线条被修饰后的观感；有人更在意袜口、吊带、过膝位置形成的视觉分割；也有人关注触感、摩擦声等更私密的感受。

但也要注意，在公共讨论中用“丝袜控”去形容他人，很容易把一个人简化成单一的性化标签。哪怕本意只是调侃，也可能让对方感到压力。

如何判断是否越界：尊重与同意比“喜好”更重要

“丝袜控”本质是一种偏好，但偏好一旦外化成言行，就会涉及边界。下面的对比能帮助区分哪些表达更容易被接受，哪些更容易构成冒犯：

场景	相对得体的说法	容易越界的说法
评价穿搭	“这条丝袜和鞋子颜色很搭”	“穿丝袜就是为了让人看”
关系一般的同事/同学	“今天整体很利落”	“你穿黑丝太撩了”
亲密关系沟通	“我挺喜欢你穿丝袜的感觉，你介意吗？”	“以后只准穿给我看”
线上评论/陌生人	不评论外貌或只谈搭配	直白性暗示、索要照片

如果你发现自己或他人频繁拿“丝袜控”开玩笑，更稳妥的做法是：把话题从“身体”拉回“穿搭”，或直接补一句“如果你介意我就不说”。而当你是被评价的一方，如果感到不舒服，明确表达“我不喜欢这样被叫/被评论”，通常比含糊回避更有效。

常见误区：把“控”当成天生合理，或把偏好等同于低俗

关于“丝袜控”，常见的误解主要有三类：

误区一：喜欢就可以随便说、随便看。 偏好不等于特权。凝视、偷拍、未经允许的性暗示评论，都不是“控”可以解释或淡化的。

误区二：一提“丝袜控”就是下流。 现实里很多人只是偏爱丝袜的美学效果，和喜欢某种香水、某种穿搭风格类似。关键在于表达方式与场合是否合适。

误区三：把对方的穿着当成暗示。 穿丝袜首先是个人选择：保暖、礼仪、搭配、工作要求都可能是原因，不要把“穿了丝袜”自动等同于“愿意被性化”。

归根结底，“丝袜控”是一个强语境的网络词：可轻可重、可玩笑也可冒犯。是否用得得体，取决于你把它放在什么关系里、用什么语气说、有没有尊重对方的感受与边界。守住“同意与尊重”，偏好本身并不需要被污名化。

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相关介绍

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更新内容

一、新增扫一扫识图功能

二、优化多用户环境下数据加载速度

三、修复字体大小异常问题

四、资源压缩 / 解压效率提升

五、优化错误操作反馈提示文案

六、新增NPC行为逻辑互动