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The Decoder
AI Token用量暴漲25,000%：揭開推論模型的虛胖真相
OpenRouter 平台 Token 消耗量暴增超過 25,000%。這未必代表 AI 應用爆發，主要是「推論模型」的思考過程與未優化的 AI 代理產生大量隱藏 Token 所致。
Token
推論模型
AI 成本
自 2025 年 1 月以來，知名 AI 模型聚合平台 OpenRouter 的每週 Token 消耗量從 5,000 億狂飆至 126 兆，成長超過 25,000%。這張驚人的成長圖表在業界引發了「AI 是否出現泡沫」的激烈辯論。
然而，數據的暴增並不能完全與「AI 實際採用率」或「商業價值」畫上等號。報導指出，用量飆升的主因在於新一代的「推論模型」（Reasoning Models）在給出最終答案前，會在後台產生龐大數量的「思考 Token」。此外，越來越多未經優化的 AI 代理（AI Agents）在自動執行任務時，也會無形中消耗巨大的運算資源。
對一般使用者與企業而言，這意味著評估 AI 效益時不能再單看 Token 使用量，而必須關注解決問題的真實效率。隨著 AI 模型走向深度推論，未來如何優化指令與任務流程，將是避免運算成本失控的關鍵。