外媒称，随着 OpenAI 与 Anthropic 相继递交保密上市申请，华尔街很快会在招股书里频繁看到一个词：token。它不是加密代币，而是 AI 模型处理文本、图像和音频时使用的基础计量单位，也是大模型公司向客户收费的重要口径。

对传统投资者来说，难点不在于知道 token 是什么，而在于如何把 token 使用量换算成收入、成本和利润。文章认为，这会成为 OpenAI、Anthropic 未来公开招股文件中的核心阅读门槛。

Token成为计费单位

目前，大模型公司主要通过两种方式收费：一是订阅制，向个人或企业提供带有 token 配额的服务；二是 API 调用，按输入和输出 token 数量计费。用户超出额度后，还需额外付费。

以 OpenAI 为例，其网站显示，GPT-5.5 的输入价格为每 100 万 token 收费 5 美元，输出价格为每 100 万 token 收费 30 美元。Anthropic 对 Claude Opus 4.8 的定价接近，输出部分收费为每 100 万 token 25 美元。

文章称，这套体系类似云计算早期从软件授权转向订阅模式的变化。不同的是，AI 公司现在把“算力消耗”直接转化为“token 产出”，再据此形成收入。

SpaceX与Cerebras先行示范

在 OpenAI 和 Anthropic 公开招股书前，市场已能从 Cerebras 与 SpaceX 的文件中提前看到 token 将如何被披露。CNBC 统计称，Cerebras 招股书中提到 token 23 次，SpaceX 文件中则出现 62 次，并专门写入术语表。

SpaceX 在文件中将 token 定义为 AI 模型处理和生成文本、图像等内容的基本单位，也是模型读取、推理和输出时消耗与产生的数据单位。

不过，文章指出，token 对 SpaceX 当前财务的重要性仍有限。该公司一季度收入约 70% 来自 Starlink，另有 13% 来自航天业务，AI 业务占比约 17%。但 AI 部门仍在亏损，且占据了大部分资本开支。

相比之下，Cerebras 更接近“纯 AI 基础设施”样本。作为芯片公司，它的逻辑是帮助客户更快生成 token。公司在招股书中称，更快的推理能力会提升 AI 生产效率，而 token 消耗仍在快速增长，因此高性能芯片将直接受益。

关键仍是收入能否覆盖成本

文章认为，真正的问题不是 token 数量增长有多快，而是这些 token 最终能否带来足够回报。AI 初创公司 Kilo Code 首席执行官 Scott Breitenother 表示，token 规模可以作为方向性指标，但企业最终关心的仍是实际效果和投资回报。

Google 已开始把 token 作为经营指标对外披露。其首席执行官 Sundar Pichai 在 4 月财报电话会上表示，客户通过直接 API 每分钟处理的 token 数量已超过 160 亿，高于上一季度的 100 亿。过去一年中，有 330 家云客户处理量超过 1 万亿 token，35 家达到 10 万亿 token。

但文章也指出，Google 的情况不能直接套用到 OpenAI 和 Anthropic。前者出售云基础设施，本身能从算力需求增长中获利；后两者则需要向云厂商和芯片供应商支付高额成本，以支撑模型运行。

这意味着，OpenAI 与 Anthropic 的商业模式能否成立，关键不只是 token 使用量增长，还包括每单位 token 带来的收入，是否足以覆盖 Nvidia、Cerebras 以及云服务商提供的硬件和算力成本。文章认为，就目前来看，这笔账仍远未算平。