一本書讀懂Token：看透AI時代的底層邏輯

包坤，深耕科技與教育領域的實踐派學者，百萬粉絲科技教育博主，科普節目主持人、顧問。長期從事科技教育內容創作，以兼具專業深度與通俗表達的風格廣受認可，著有《AI通識課12講》《OpenClaw從對話到行動：AI如何重塑工作與生活》等暢銷書。

第 1章　Token為什麼突然“火”了

1.1 每天都在用AI，但你知道自己在為何而付費嗎　2

1.2 Token備受關註，是因為它和價格掛鉤了　5

1.3 以為買的是“AI會員”服務，其實買的是智能處理能力　6

1.4 OpenClaw讓普通人直觀認識到：AI在“幹活”　7

1.5 從行業術語到常識，為什麼一個中文譯名如此重要　9

1.6 企業重新算AI的賬：從新工具到新生產力　10

1.7 Token突然“火”起來，是因為普通人被卷進來了　12

第 2章　Token到底是什麼：同樣的一句話，價格差在哪

2.1 AI不是在看整句話，而是要先“切塊”　15

2.2 Token不是“一個字”，也不是“一個單詞”　17

2.3 3類最常見的Token，你用過嗎　19

2.4 為什麼同樣的一句話，有時便宜有時貴　22

2.5 哪類Token，對普通人影響最大　25

2.6 4類容易導致Token“隱性消耗”的場景　26

2.7 會用AI的人，開始學會管理Token　27

第 3章　AI商業化：從賣Token到賣能力

3.1 會員的本質：購買的是一組能力權限　31

3.2 模型公司的4種主流銷售模式　33

3.3 普通用戶的3種典型購買方式　35

3.4 高價功能背後的單獨定價邏輯　36

3.5 企業采購：模型之外的能力管理　37

3.6 購買策略：如何避免越用越虧　38

3.7 商業變革：從“買會員”到“買智能”　39

第 4章　為什麼有人覺得AI很值，有人卻越用越亂

4.1 同樣花了會員費，為什麼體驗會完全不同　42

4.2 誤區1：把AI當成萬能答案機　43

4.3 誤區2：只追求最強模型，卻不考慮任務匹配　44

4.4 誤區3：不會管理上下文，導致又貴又亂　46

4.5 誤區4：工具越多越安心，結果卻越不盡如人意　47

4.6 真正讓人覺得“值”的，是“摩擦”減少了　47

4.7 最實用的4個優化動作　48

4.8 AI的價值，最終要回到你的生活和工作裏　49

第 5章　智能體如何讓Token變貴

5.1 為什麼用上了智能體，才感覺Token和自己有關　52

5.2 聊天機器人和智能體的區別，是更會“持續幹活”　53

5.3 AI一旦開始持續幹活，Token消耗就不只體現為對話成本　55

5.4 智能體價值感受最直觀的4個場景　55

5.5 為什麼智能體越有用，越容易“燒Token”　56

5.6 從工具到流程，真正耗費的是重復人力　57

5.7 未來要做的是重排人與智能體的分工　58

5.8 如何開始才能不被焦慮帶偏　59

第 6章　你的工作，會如何被重新定價

6.1 AI時代重新定價的，是把事做完的方式　62

6.2 哪些工作最先被重新定價　63

6.3 上班族最先感受到的變化，上班的方式變了　65

6.4 專業崗位的人可能因只具備格式化技能而貶值　67

6.5 管理者的新課題：人機協作的配置能力　68

6.6 為什麼有人用AI更輕松，有人反而更累更亂　69

6.7 個體價值提升5步走　71

6.8 重新定價的本質：智能到結果的轉化能力　72

6.9 企業視角：一個崗位值多少錢　74

6.10 行動清單｜我明天就能做的事　76

第 7章　家長為什麼更要理解Token

7.1 孩子已置身於Token驅動的學習環境　79

7.2 孩子成績沒變化，看Token用在哪　81

7.3 4種能拉開未來差距的Token使用能力　82

7.4 家長最容易“踩”的3個“坑”　84

7.5 學校評價體系可能發生的變化　85

7.6 建立一套新的AI使用規則，教孩子用AI　86

7.7 AI素養訓練的本質，是不同階段的Token教育　87

7.8 家長現在能做的5件事　89

7.9 被重新定義的“會學習”　90

第 8章　企業該算的賬：買AI是消費還是投資

8.1 中小企業主真正關心的是利潤表　94

8.2 買人力、買軟件和買Token的差異　96

8.3 別急著裁員，先找出低價值步驟　98

8.4 人機成本對比：雇實習生，還是買Token智能體　100

8.5 3個案例教你把AI接進利潤表　102

8.6 中小企業主引入AI的3種典型錯誤　105

8.7 中小企業主應優先關註的3類高價值任務　106

8.8 成為最會重組人機協作關系的公司之一　108

第 9章　AI時代的新差距，源於智能杠桿

9.1 同樣是用AI，差距為什麼越拉越大　111

9.2 方法鴻溝，是最容易拉開差距的因素之一　113

9.3 任務分配能力，是能否用好、用對AI的分水嶺　115

9.4 最先產生差距的是處於腦力勞動中間層的群體　116

9.5 被重新定價的，是帶著機器一起工作的能力　118

9.6 “更努力”不等於“更有優勢”　120

9.7 智能資產就像復利那樣會加速增值　121

9.8 最該警惕的是一直在單次使用AI　122

9.9 拒絕焦慮，先做好3件務實的事　123

9.10 新差距的本質，是誰更善於使用機器　124

第 10章　Token思維行動指南

10.1 別急著開會員，先找出3個最值得給AI的任務　127

10.2 開通會員，要按任務選，不要按品牌選　129

10.3 簡易評估公式：一分鐘判斷會員值不值　133

10.4 先開哪個會員：給讀者的可執行建議　134

10.5 減少無效Token的5個方法　136

10.6 拿來即用的提示詞模板　137

10.7 什麼時候該升級、降級、停用會員　140

10.8 省Token不如把每次調用變成結果　142

後記　144