近年来，生成式人工智能（Generative AI）引起了广泛关注，尤其是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）如ChatGPT的广泛应用，似乎在各行各业掀起了一场技术革命。然而，围绕LLMs的运营成本却存在诸多误解，很多人认为这些模型的使用非常昂贵，难以持续盈利。事实上，随着技术的不断进步和计算资源的优化，大型语言模型的推理成本已经大幅下降，甚至比许多传统的网络服务更为经济实惠。 最初的人工智能浪潮中，模型推理的算力需求极其庞大，导致每次调用的费用高昂，因此获得了高度关注和讨论。但近两年来，推理成本的降低速度远远超过了模型性能的提升，这意味着使用大型语言模型变得越来越“便宜”。普通用户和开发者往往难以直观感知这种变化，以至于仍旧坚持传统观念，认为LLMs的使用仍是一项高成本的投入。
为了让大家更具象地理解大型语言模型的实际成本，比较其与日常最常用的网络搜索服务的价格不失为一个明智的方式。众所周知，网络搜索是现代互联网最基础、但用户几乎无需直接付费的服务之一。通过这一对比可以有效反映LLMs在实际应用中的经济合理性。 以目前公开的API定价为例，Google旗下的Gemini搜索API标价约为每千次查询35美元，微软的Bing搜索API起步价约15美元，甚至一些新兴服务如Brave的价格也在5到9美元每千次查询不等。显然，网络搜索的查询成本并非没有价格壁垒，对服务提供商来说维护并运营搜索引擎需承担巨大基础设施和内容抓取成本。 那么，将LLMs的输出成本与上述搜索服务进行对比时，可以采用“每千个Token”为计费单位。
Token在这里是语言模型处理文本的基本单位，1k Token通常相当于500至1000个英文单词。通过模拟实际查询，发现LLM响应的平均Token数大多在500至1000之间。以Gemini 2.5 Flash模型为例，每百万Token的费用大约在0.6美元左右。换算下来，每次基于1,000个Token输出的查询成本仅为0.0006美元，远低于传统搜索服务的单次查询成本。 事实上，即使选用高端模型如GPT-4.1，其每百万Token价格约为8美元，折合每次千Token查询0.008美元的成本仍明显低于市场上多数搜索API的费用。尤其是对中端模型客户，如标价0.4美元每百万Token的Gemini 2.0 Flash，价格优势更为显著，某种意义上实现了与搜索服务的价格差距在20倍以上的程度。
价格的显著下降得益于多种因素，包括硬件性能的提升，模型架构和推理算法的优化，数据中心能效的持续增强，以及批处理请求和非高峰时段的灵活调度。此外，多家AI模型厂商开放了模型权重和第三方API服务，为市场竞争带来了更多优势，促使整体推理价格趋于合理与市场化水平。 针对“运行成本被补贴”的质疑，也存在多个反驳角度。首先，API服务商特别是第三方提供商不具备补贴动机，因为他们利润依赖于实际调用量。其次，现有研究和数据表明推理过程的毛利率通常比较可观，比如某些公开的Deepseek模型推理服务报告显示其GPU成本占比不高，利润空间大。此外，OpenAI等机构虽然整体处于亏损状态，但亏损主要来自非推理领域的研发和运营支出，而非单纯因推理成本过高。
相比于被广泛误解的“复杂”的定价模型，每百万Token的计费结构实际相当直观，能够很好地反映真实成本。通过简化假设，把绝大多数Token作为输出，从而消除输入Token差价影响，更能准确做出价格横向对比。推理速度虽稍逊于搜索服务，但其序列化的输出特性限制了推理的并行化程度，而搜索引擎则依托于大规模高效的并行系统，这也是两者成本结构差异的重要体现。 除了经济成本，生态和社会成本也同样不能忽视。大型语言模型需要大量计算资源，依赖能源消耗，造成碳排放等环保问题。与此同时，凭借其高效信息处理能力，AI还可能引发就业结构的巨大变化，促使部分行业和岗位发生转型甚至消失，带来社会层面一系列挑战。
这些复杂性令“便宜”的表面结论需要以更宏观、全面视角来审视。毕竟相较于传统搜索或其他计算任务，LLMs在效率、准确性、可用性等方面仍存在不确定性，使用时需要用户进行人工复核和筛选，防止错误或误导信息带来的潜在成本和风险。 未来随着AI生态的发展，推理成本无疑将持续下降，同时围绕模型能力、应用广度和用户体验的创新也将加速。服务端的计算成本低廉将推动更多商业模式孵化，包括广告变现、订阅服务和API调用平价化。特别是在消费端落地，基于低成本的垂直化AI服务将触达更大的用户群体，解锁前所未有的生产力工具和辅助系统。 不过，真正的挑战不在于模型本身的推理费用，而或许是AI系统集成时所需协作的第三方服务问题。
例如，AI代理若需要访问外部数据源、预订服务或获取实时信息，如何公平合理地为背后各类服务提供者支付成本，将成为产业链协同的关键议题。未授权的抓取和访问行为无疑加剧了运营难度，业界或将探索专门为AI打造的开放接口和标准，以适应规模化需求。 总的来说，大型语言模型的引擎租用和推理成本已经远低于大众认知，甚至显著低于许多传统技术的持续运营费用。这为未来的AI普及和大规模创新奠定了坚实的经济基础。只要商业模式合理，用户覆盖量扩大，AI公司有望通过高频低成本的调用量实现盈利，而非因高成本而难以维系运营。 在技术日新月异的背景下，认识并接受LLMs“便宜”的事实，有助于破解行业发展中的迷思，促进资本、创业者与用户对AI价值的理性预期。
未来，随着模型架构不断更新，硬件技术进步和生态体系健全，人工智能的低成本高效运行将加速推动社会信息处理效率的全面提升，开启全新的生产力时代。
