记者 孙小程
大模型行业的涨价潮仍在延续。3月16日，“全球大模型第一股”智谱宣布推出针对OpenClaw（“龙虾”）等智能体任务的基座模型GLM-5-Turbo，并同步上调GLM-5-Turbo的API价格，幅度为20%。在此之前，腾讯云、OpenAI上调了旗下部分模型的价格。
在业内看来，随着大模型从简单的“问答”走向能实际“干活”，用户每次调用所消耗的tokens（即词元，是收费的核心指标）量正大幅增加。这直接推高了模型厂商的成本，也让面向用户的涨价成为自然结果。后续随着智能体处理更复杂的任务，tokens消耗量预计将呈指数级增长。
主打“干活” 智谱新模型提价
两个月内，智谱已两度涨价。其曾于2月12日推出新一代旗舰模型GLM-5，并于隔日上调GLM Coding Plan套餐价格，幅度30%起。这一消息的落地，带动了AI产业链的表现，并让市场对“tokens通胀”叙事更加关注。
对比来看，智谱新一轮涨价力度依旧不小。相对GLM-4.7，GLM-5已经平均涨价50%；在此基础上，GLM-5-Turbo相对GLM-5涨价20%，相对GLM-4.7平均上涨83%。
本次智谱再度提价的对象——新模型GLM-5-Turbo，则是主打“干活”，为执行智能体任务而“量身定制”的，包括近期大火的OpenClaw（即“龙虾”）。
智谱技术负责人分析称，当下，龙虾虽然火爆，但用户反馈显示，其运行并不通畅。在进入真实复杂的Agent场景后，通用大模型容易无法响应。
原因在于，智能体的任务不是简单的一问一答。它通常涉及多轮理解、任务拆解、工具调用、状态衔接、时间触发和持续执行的长链路工作流。所以，通用模型即使在对话能力上表现优秀，一旦进入真实龙虾场景，仍然容易出现指令遵循偏差、工具调用不稳定、长任务中途失速等问题。
该负责人认为，要从根本上解决这些难题，必须在基座模型层进行深度优化。基于此，智谱围绕真实Agent工作流，系统构造了多类任务场景，使模型在复杂、动态、长链路的任务中真正具备可执行性，重点增强了GLM-5-Turbo工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等能力。
从“问答”到“干活” tokens消耗量倍增
大模型时代下，tokens变成“可计量的生产资料”，不再是“免费流量”。国元证券认为，大模型把“对话/写代码/生成内容”这类看似是由软件供应商提供的服务，变成了强依赖算力的在线推理服务。
对于模型厂商而言，每一次回答都要实打实地消耗GPU、显存、带宽与电力；对用户来说，每一次“让模型多想一会儿、写一段更长的代码、跑一个更复杂的任务”都对应更多tokens的消耗。于是，tokens天然成为新的计量单位。
因此，市场提出了“tokens通胀”的概念。这并非单纯指tokens本身变贵，而是指单位时间内、单位用户的tokens消耗结构性上升。
部分大模型企业已披露数据，印证了这一趋势。例如，2026年前2个月，MiniMax模型调用量与新增用户规模均实现大幅跃升，旗下M2系列文本模型2026年2月平均单日tokens消耗量，较2025年12月增长6倍以上。
展望未来，随着大模型“干活”本领的提高，tokens的消耗将指数级增加。IDC咨询在一份研究报告中预计，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上，这一增速将领先全球主要市场。同时，由于智能体任务执行密度的增长和任务复杂度的提升，将带来智能体tokens消耗年均超30倍的指数级跃升。
(责任编辑：朱晓航)