大廠為何狂推Openclaw？我們深度測(cè)算了下，賣(mài)Token真是個(gè)好生意

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

大家肉痛的同時(shí)，有沒(méi)有想過(guò)，各家廠商在這里面能賺多少呢？部署個(gè)大模型賣(mài)算力會(huì)是個(gè)好生意么？

今天我們就來(lái)一起深度測(cè)算一下：

各大廠商Token收費(fèi)幾何？

我們統(tǒng)計(jì)了截至2026 年 3 月，國(guó)內(nèi)外主流大模型 API 的Token收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)（按百萬(wàn)Token 計(jì)費(fèi)，單位：美元 / 人民幣）：

一、國(guó)外主流大模型（美元/ 百萬(wàn) Token）

1. OpenAI（2026-03-06 最新）

2. Anthropic Claude（2026-03）

3. Google Gemini（2026）

二、國(guó)內(nèi)主流大模型（元/ 百萬(wàn) Token）

1. 百度文心一言

2. 阿里通義千問(wèn)

3. 騰訊混元

4. 字節(jié)豆包

三、價(jià)格對(duì)比要點(diǎn)

1、國(guó)內(nèi)vs國(guó)外：國(guó)內(nèi)模型價(jià)格普遍為海外頂尖模型的1/5～1/20，中文場(chǎng)景性價(jià)比更高。

2、輸入vs輸出：輸出Token價(jià)格通常是輸入的4～8倍，長(zhǎng)文本生成成本更高。

3、緩存機(jī)制：主流模型支持上下文緩存，緩存輸入價(jià)格可低至標(biāo)準(zhǔn)輸入的1/10，適合長(zhǎng)文檔/對(duì)話場(chǎng)景。

4、長(zhǎng)上下文溢價(jià)：超過(guò)基礎(chǔ)窗口（如200K）后，價(jià)格常翻倍。

賣(mài)算力token成本如何，利潤(rùn)多少？

撇除人工研發(fā)費(fèi)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(shí)）

·模型：通義千問(wèn)Turbo / DeepSeek-chat（V3.2）（國(guó)內(nèi)最低定價(jià)）

·硬件：H800 8卡服務(wù)器（當(dāng)前主流推理硬件）

單卡：700W（滿載）

整機(jī)：8×700W = 5.6kW

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

·電價(jià)：0.3元/度（國(guó)內(nèi)西部綠電/工業(yè)電價(jià)，保守取中）

·服務(wù)器成本：?jiǎn)闻_(tái)200萬(wàn)元（8×H800）

·折舊：3年直線折舊→年折舊：200萬(wàn)÷ 3 ≈ 66.67萬(wàn)元

·利用率：70%（推理集群典型滿載率）

·推理效率：?jiǎn)蜨800每秒生成60 tokens（DeepSeek實(shí)測(cè)）

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

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

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

二、直接成本測(cè)算（每百萬(wàn)Token）

1. 電力成本（每百萬(wàn) Token）

·整機(jī)每小時(shí)耗電：7.28度

·整機(jī)每小時(shí)產(chǎn)出：60×3600×8×0.7 ≈ 120.96萬(wàn)tokens

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

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

2. 服務(wù)器折舊成本（每百萬(wàn) Token）

·年折舊：666,700元

·年產(chǎn)出：1,059,600百萬(wàn)tokens

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

3. 直接總成本（電力 + 折舊）

·≈ 0.018 + 0.629 = 0.647元/百萬(wàn)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(wèn) Turbo（國(guó)內(nèi)最便宜）

·輸入：0.3元/百萬(wàn)

·輸出：0.6元/百萬(wàn)

·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(wàn)

·輸出：16.0元/百萬(wàn)

·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(guó)內(nèi)最便宜的模型，定價(jià)也遠(yuǎn)超硬件+電費(fèi)成本。

2、電力幾乎可以忽略不計(jì)，成本只有GPU折舊。

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

4、GPT定價(jià)是國(guó)內(nèi)的30～100倍，成本幾乎一樣。

毛利潤(rùn)由此可見(jiàn)，大廠猛推龍蝦的核心動(dòng)力除了搶占用戶，也確實(shí)賺錢(qián)啊。這還沒(méi)算安裝費(fèi)、云服務(wù)費(fèi)用，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，賣(mài)算力也許真的是個(gè)好生意。

需要再次強(qiáng)調(diào)，本次計(jì)算是刨除了人力成本，AI涌動(dòng)，大廠的研發(fā)人員也是一筆巨大開(kāi)支。

免責(zé)聲明：所有算法均為筆者驅(qū)使AI估算，如果你覺(jué)得不對(duì)，請(qǐng)盡情在評(píng)論里diss，我?guī)湍銈冋{(diào)教這個(gè)AI。