AI考核的新分母：Token效

AI行业正将考核指标从传统效率转向Token效，即单位Token投入产生的有效价值。该概念强调在模型推理、训练及业务应用中，不仅关注算力消耗，更看重每Token带来的实际收益与质量。随着大模型成本下降和场景普及，企业开始优化提示词设计、精简冗余输出，以提升Token利用率。此举旨在平衡性能与成本，推动AI应用从“能用”向“经济高效”转型。业内认为，Token效将成为衡量模型商业落地能力的关键分母，促使开发者在算法压缩、缓存复用及结果评估上投入更多，以在同等资源下获得更高业务回报。