今年以来，人工智能的应用体验呈现出明显的分化。一些用户在使用最新AI大模型时，感觉如同拥有专业顾问，而另一些用户则觉得AI表现平平，需要反复指导。
例如，在部署AI Agent时，有人能迅速完成任务，有人却深陷于各种技术问题，如模型参数不匹配或协议格式不兼容。
即使购买了服务商提供的套餐，本以为可以享受到便捷和稳定，但实际体验却可能与承诺的“99.9%可用性”相去甚远，有时一个简单的问题也需等待数分钟才能得到响应。
面对这些问题，许多用户首先反思自身，认为可能是提示词不够精准、功能开发不足或上下文管理不到位。然而，在这背后，更深层的原因可能来自行业内部的一些“潜规则”。
清程极智联合创始人师天麾博士在中科创星硬科技媒体行活动中揭露了一些行业乱象。他指出，有些服务商为了节约成本，将原本FP8精度的模型降级为INT4精度进行部署，导致模型性能大幅下降。更具迷惑性的是，这些减配模型的关键指标在报价单上与原厂模型无异，用户在缺乏专业评估能力的情况下，难以辨别自己购买的并非原版服务。
这一现象解释了为何同一款大模型在使用时会出现巨大差异，并导致某些渠道和场景下模型的“智能”程度显著降低。这些问题直指迅速壮大的Token服务商群体。他们的运营模式通常是采购算力并部署大模型后，以按Token计费的方式对外销售模型能力。
目前，国内Token服务商众多，除了自研模型的原厂，还有转售第三方模型的云服务商、通过API代理赚取差价的代理商，以及积极入局的传统电信运营商和专注模型部署调优的创业公司。
然而，随着行业规模的扩大和竞争的加剧，“陷阱”也越来越多，一些行为甚至近乎欺诈用户。师天麾提到，在Token供应不紧张时，服务商会在价格上展开竞争。一些企业为了降低成本选择单价较低的服务商，却发现这些低价服务商在KV Cache命中率等方面存在明显短板，导致用户消耗大量Token却无法获得理想结果，最终总成本甚至更高。
除了模型质量和价格，响应速度也存在猫腻。部分Token服务商的请求延迟异常比例高达20%，本应在几秒内返回的内容却需数十甚至数百秒。师天麾将此归结为“慢响应”问题。即便厂家承诺“99.9%可用”，但他们仍将这种明显异常的延迟界定为“可用”，严重影响用户体验。清华大学计算机系教授翟季冬的数据显示，部分服务商的慢响应比例接近20%，大多数也高于1%，对于需要快速稳定响应的场景而言，这难以令人满意。
师天麾观察到，慢响应问题并未随行业发展得到解决，反而比去年底今年初更为严重。这反映出Token产业在迅猛发展的同时，供给侧鱼龙混杂、指标混乱、服务质量参差不齐的现状。
Token时代的挑战与隐忧也随之而来。师天麾分析，慢响应等问题日益严重，根本原因在于供需不平衡。以“龙虾OpenClaw”为代表的Agent的兴起是重要标志性事件，它促使个人Token使用量大幅增长。
他解释道，去年普通用户主要通过与AI聊天工具互动，Token消耗并不高。但随着“龙虾”等Agent的出现，多轮对话和长上下文处理导致Token消耗迅速攀升。AI用户数量增加，AI Agent对Token的需求也日益增长，共同推动需求侧快速膨胀。二季度以来，“Token短缺焦虑”和“Token价格高昂”等话题频频引发热议。
中信证券此前研报指出，今年4月OpenRouter平台周度累计Token消耗量同比提升超过7倍。国家数据局统计显示，截至今年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，两年内增长1400倍，甚至高于2025年底的预测。今年3月正是“龙虾热”在国内最为火爆的时期。
与此同时，供给侧算力增长有限，远远跟不上需求增速，不仅导致模型和相关服务涨价，也使得前述行业乱象层出不穷。部分服务商的Token服务质量不升反降，使用者更容易“踩坑”。4月中旬，OpenRouter统计的中国AI大模型周调用量一度下滑并被美国反超，其中调用成本高和服务质量不稳定被认为是重要影响因素。尽管4月末DeepSeek V4发布并持续优惠降价后，国产大模型调用量有所回升，但供需问题并未实质性解决，Token服务质量也未见明显提升。AI产业仍在狂奔，但隐忧依然存在。
为了应对这些挑战，行业正在积极寻求解决方案。提升Token服务的质量主要集中在“可视化”和“透明化”方面。具体方法包括：第三方构建智能路由实现统一调度；企业在现有API网关之上搭建企业级AI网关；以及开发团队自建评测与开源工具。这些方案的核心都是让Token的价格和效果更加透明可见。
师天麾所在的清程极智近期推出的AI Ping平台便是其中一例。它是一个一站式大模型服务评测与API智能路由平台，主要功能包括信息汇总、客观评测和智能路由。目前已接入30多家主流Token服务商和600多个大模型服务，监测的核心指标包括实时输出延迟、吞吐量、可靠性和价格等。
除了评测，智能路由还负责Token的调度。清程极智介绍，AI Ping能够通过统一API接口为用户自动匹配最优服务商，实现一键调用。该公司称，此功能可使成本降低逾37%，吞吐量提升逾90%，延迟降低逾20%。实际上，这类平台也能扮演Token服务商的角色。
师天麾指出，AI Ping既服务于开发者，也在企业级营收方面表现良好。公司希望未来能够更多地服务中小企业和普通开发者，因为大型企业通常有强大的评测和采购团队来评估众多服务商，但这对于其他群体而言几乎不可能做到。这正是该公司产品能够发挥最大作用的领域。
清程极智成立于2023年12月，是一家AI基础设施领域的初创公司，核心团队源自清华大学计算机系高性能计算所。目前已完成天使轮、PreA和PreA+三轮融资，投资者包括中科创星和联想创投，以及同属“清华系”的AI明星企业智谱。
在Token产业层面，该公司还强调，从长远来看，解决供需问题需要聚焦国产算力和国产模型的发展与协同，解决诸如国产推理环节长期依赖海外引擎、无法充分释放国产硬件性能等问题。这与该公司的另一项核心业务密切相关，即其主打“完全自主研发的国产推理引擎”的赤兔推理引擎。公司联合创始人唐适之表示，将海外推理引擎用于国产算力，如同“将西式烤面包技术直接用来蒸馒头”，必然存在不适配问题，影响最终效果。而国产推理引擎可在居中的AI基础设施层解决问题，提升国产算力在模型部署中的效率和精度，从根本上解决“模型变笨”等问题。
Token市场的“狂飙”仍在继续。高盛此前的预测显示，随着Agent在企业场景的落地，预计到2030年全球Token消耗量将比2026年增长24倍。
在此背景下，提升服务质量、解决供需错配变得愈发重要。面对并不尽如人意的现状，企业、开发者乃至普通用户都需更多考量如何“防骗”和“避坑”。
综合行业和机构的观点，无论是否使用智能路由或企业网关等工具，用户都应注意识别公开标价背后可能隐藏的“真实成本陷阱”；避免盲目下单“无限量”套餐，陷入逆向选择的被动局面；此外，盲目执着于单一模型，不分级、分层、分场景使用，也可能既浪费金钱又影响效果。
对于企业而言，大额打包采购却缺乏统一口径和流程设计，导致各部门随意调用的“粗放式”Token使用方式，同样会引发诸多问题。从长远来看，更早建立高效的Token经营体系，对于将AI转化为实际商业价值至关重要。