开源模型扛 72% 流量、只分 27% 的钱：卖 Token 到头了

一句话总结：高盛援引 OpenRouter 数据，开源权重模型处理了平台 72% 的 Token 流量，只分到 27% 的支出。中国厂商是开源阵营主力，10 月 19 日到 25 日那周中国模型跑了 93.54 万亿 Token，占全平台 188 万亿的 49.8%，周调用量连续 26 周全球第一。量的胜利和钱的稀薄同时成立，于是「卖 Token」这门生意的天花板开始显形。

上周翻 OpenRouter 的周榜，看到 DeepSeek V4.1-Flash-1017 那一行写着「环比增长 801%」，我第一反应是这数字是不是印错了。

801% 意味着八倍。一周之内。

再往下翻，看到一个更值得琢磨的数：93.54 万亿。这是 2026 年 10 月 19 日到 25 日那一周，中国模型在这个平台上的合计调用量。全平台当周总量 188 万亿，也就是说中国模型占了差不多一半。

那一刻我是有点得意的。然后看到了高盛那份报告里的另一组数。

一、开源模型的量价错配：72% 对 27%

高盛分析师 Bobby Molavi 在最新报告里引用 OpenRouter 数据：2026 年 9 月第二周，开源权重模型处理了这个平台 72% 的 Token 流量，分到的支出只有 27%。

图 1：两根条起点对齐，长度差 45 个百分点。流量赢了，收入没跟上

差 45 个百分点。这个缺口不是统计误差，是两件事本来就在按不同比例走。

先把三个容易混的比例分开，因为它们经常被混着写：

「开源扛了七成流量」说的是第一行，不是第三行。中国模型只占一半，开源阵营里还有 Mistral、Llama 那批。网上不少转述把这两个数混用，得出「中国模型扛七成流量只拿三成钱」，方向对但数字错了。

我认为这个区分很重要，因为它决定了问题该怪谁。如果是「七成流量三成钱」，那是中国厂商定价太低；如果实际是「五成流量、更低单价」，那问题在模型能力的位置，不只是价格。

二、两个数字相除，能看出 Token 定价差几倍

原文只给了流量份额和支出份额，没给价格。但两个数一除，能推个大概。

假设平台上所有模型承担的任务复杂度差不多，那么：

开源模型单位 Token 价格 = 27 / 72 = 平台平均的 0.375 倍
闭源模型单位 Token 价格 = 73 / 28 = 平台平均的 2.607 倍
两者相差              = 2.607 / 0.375 ≈ 6.95 倍

闭源模型的单位 Token 价格，大约是开源模型的 7 倍。

换个说法更直观：开源模型要花 2.67% 的流量才能换回 1% 的支出，流量变现效率只有闭源的 14.4%。

这个 7 倍我不敢当成定论。它有个明显的漏洞：两组模型承担的任务不一样。闭源那边接的可能是更长的上下文、更复杂的推理、更贵的工具调用链，单位 Token 价格高有一部分是任务结构造成的，不全是定价策略。

但即使打个对折，3 到 4 倍的差距还是摆在那里。这个量级足以解释为什么「调用量全球第一」和「赚不到钱」能同时成立。

三、Token 定价为什么涨不上去：加量不加价

定价侧的另一个信号，是这几家发新模型时都没动价。

10 月到 11 月这波，DeepSeek V4.1 Flash、智谱 GLM-5.3、Kimi K3.1 Pro、腾讯混元 Hy4 先后上。混元这次参数从 Hy3 的不到 300B 涨到 770B，第一次加了视觉理解和 Computer Use（规格那篇拆过细节），定价却和 8 月的预览版一模一样：

缓存命中是输入的 1/20，省 95%。输出是输入的 3 倍。

能力涨了一大截，价格一分没动。这在经济学上有个老名字，叫杰文斯悖论：蒸汽机烧煤效率越高，英国煤炭总消耗反而越大，因为烧煤变便宜了，更多工厂开始用煤。

放到这里就是：单位 Token 越便宜，用的人越多，总消耗越大，但每一份的收入越薄。

代价的另一面在算力涨价那篇算过：输入侧的成本在涨，输出侧的价格在跌，中间那段差价就是这批厂商现在在赌的东西。

这就是「加量不加价」的真实含义。 它不是让利，是在争份额阶段把价格当武器用。问题是这把武器用完之后，靠什么赚钱。

四、量价背离的三个成因

我认为原因有三层，从浅到深。

第一层：抢份额期的免费额度和低价惯性。

过去两年国内厂商用极低定价甚至免费额度换开发者，这个惯性还在消化。混元这次也给了一段免费试用，腾讯云那边年底前五折。这些都是获客成本，不是收入。

第二层：开源权重本身就是价格锚。

模型权重放出去之后，任何人都能自己部署，云厂商也能代托管。一旦有了「自己跑」这个选项，API 的定价就被压在算力成本附近，涨不上去。闭源模型没有这个约束，因为它不可替代。

第三层：Token 是中间产品，不是最终产品。

这层最关键。用户买的从来不是 Token，是「这件事被办完」。一个 100 万 Token 的 Agent 任务，用户愿意付的是这个任务的价值，不是 Token 的数量。按 Token 计价等于把价值锚在了成本上，而成本一直在跌。

五、从卖 Token 到卖任务

所以行业里开始出现另一套说法：不卖 Token，卖任务。

具体的形态已经在试：

按任务计价。 一个合同审查、一份财报摘要、一次代码迁移，定一个价，不管中间烧了多少 Token。这样价格锚在价值上，模型效率提高带来的成本下降归厂商自己。

按席位计价。 混元接进 WorkBuddy、企业微信、元宝这些产品，收的是订阅费。KEEP 那个案例更典型，10 个 Agent、33 项技能全封装进「卡卡教练」一个入口，收会员费。

按结果计价。 这个最难，也最少见。跑通了收钱，跑不通不收。对厂商风险最大，但对客户最有说服力。

我的判断是这条路会走通，但不会快。 因为按任务计价要求厂商能界定「什么算完成」，而这件事在长程 Agent 上还没解决。2026 年 11 月初那组数据还记得吗：一边说无人干预 20 小时交付原生工程，另一边 36 个任务无一完整通过。连「完成」都定义不清，就没法按完成收费。

六、OpenRouter 数据常见问题

OpenRouter 的数据能代表全球市场吗？

不能。它只统计经平台路由的流量，厂商自有 API、云平台、私有化部署、C 端应用都不在内。榜单反映的是「愿意通过聚合平台调用的那部分开发者」的选择，不能直接等同市场份额。

49.8% 是怎么算的？

93.54 万亿除以 188 万亿。这两个数都来自 OpenRouter 2026 年 10 月 19–25 日那一周的统计。原文说「调用量前九的模型中，中国模型合计 93.54 万亿」，严格说这是前九名里的中国模型之和，不是全部中国模型之和，所以 49.8% 是个略偏低的估计。

7 倍价差这个推算靠谱吗？

不靠谱到可以当结论用，但能当方向用。它假设两组模型的任务结构相同，实际上闭源那边接的活更重。真实差距应该比 7 倍小，我猜在 3 到 5 倍之间。

开源模型降价对开发者是好事吗？

短期是，长期有代价。价格战打完，能活下来的厂商变少，选择也就变少。而且低价期建立的用量会在涨价时剧烈反弹，这一点 2026 年 11 月初那波算力涨价已经演示过一遍了。

个人开发者该关心这个吗？

该关心一件事：如果你在做的东西依赖某家厂商的低价 API，那个价格是不稳定的。真正的抗风险能力在「换个模型也能跑」上，也就是把业务逻辑和模型接口解耦。

七、结语

72% 对 27% 这组数字，讲的是一个朴素的道理：流量份额和收入份额是两件事，中间隔着定价权。

开源赢了流量，因为免费和便宜。闭源守住了收入，因为不可替代。中国厂商现在的位置是：流量拿到了，定价权还没拿到。

这条路往下走有两种可能。一种是继续用价格换份额，直到把对手熬走；另一种是把「卖 Token」换成「卖任务」，让价格锚在价值上。前者是零和的，后者要做的事情多得多。

我倾向前者会先发生，后者是不得不走的路。至于什么时候转，大概要看这轮融资周期什么时候结束。

参考资料

• 证券时报 - 拿下七成调用量，只分到三成钱 - 含高盛报告援引的 OpenRouter 数据与国产模型周调用量
• 腾讯网 - 腾讯混元发布 Hy4，跻身最强开源模型之列 - 官方定价与参数规模口径
• AIToolsRecap - Tencent Shipped Hunyuan Hy4 at 770B - 第三方整理的发布细节与自曝弱项
• 网易 - 中国开源 AI 的商业化拐点：从卖 Token 到卖任务 - 杰文斯悖论与商业模式分析