【Token单价：AI领域最具误导性的财务指标】不同的 Transformer 模型有各自的 Tokenizer，同样的文本在 Claude 里可能比 GPT 多出 30% 的 Token。更隐蔽的变量是 Token 效率：有些模型为了提升逻辑能力，会产生大量冗余的 Chain of Thought 或思考过程。数据证明，单价更高的 GPT-5.5 实际完成任务的成本（Cost per task）仅为 Claude Opus 的一半，而 DeepSeek 则是极致的成本离群点，在特定任务上比美系模型便宜一个数量级。现在的 AI 计费逻辑还停留在“卖原材料”阶段，把工程单位 Token 当成了价值单位。这就像按油耗给计程车付费，却不管它是否绕路。在 Agent 盛行的当下，如果一个模型需要不断自我修正，或者需要另一个 Agent 来修补它的错误，低单价就是一种财务陷阱。真正成熟的开发者应该关注“单位目标的达成成本”和“达成时间”，而不是被实验室的标价单牵着鼻子走。效率才是 LLM 下半场的真正护城河。 janilowski.pl/en/blog/2026/price-per-m-tokens/