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2026年6月，亚马逊宣布对旗下云平台搭载的Anthropic大模型服务计费规则进行调整，原有按计算小时收费的模式将全面停用，2027年起正式切换为按Token数量计费。该调整是AI云服务成本核算精细化的标志性动作，将更精准匹配不同任务的算力消耗，也将对高频调用、长文本处理类企业用户的成本结构产生直接影响。
生成式AI商业化落地进入第三年，成本控制已经取代技术可行性，成为产业链各方最关注的核心命题。来自行业调研机构的数据显示，2026年Q1全球企业级大模型的平均调用成本同比虽然下降了27%，但单月算力投入超百万的企业数量仍较去年同期增长了180%，算力成本的优化空间始终是全行业的共同诉求。
本次亚马逊调整的Anthropic模型计费规则，核心变化是把沿用了两年的按计算小时收费模式，替换为按Token实际消耗量计费。
原有按计算小时计费的模式下，用户只要占用了模型实例的运行时长，无论调用任务是短文本问答还是长文档总结，收费标准完全统一，无法反映不同任务的实际算力消耗。而Token作为大模型处理文本的最小单元，每一次输入、输出的Token数量直接对应模型的计算负载，按Token计费相当于把收费颗粒度从“包时”细化到“按实际使用量结算”，更符合大模型的运行规律。
亚马逊官方在公告中也明确表示，新计费模式能让用户的付费完全匹配自身的使用需求，避免不必要的算力浪费。
计费模式的调整，本质上是上游云服务商算力成本压力向下游的有序传导。作为Anthropic的最大战略投资方，亚马逊过去三年在支持Anthropic模型训练的专属算力集群上的累计投入已超过430亿美元，此前的包时计费模式下，大量长上下文调用需求占用了过多算力资源，却没有对应贡献匹配的收入，导致云服务板块的AI业务ROI始终低于预期。
新规则对不同用户的影响差异显著：对于低频调用、单轮请求Token量不足1k的中小开发者或轻量应用方，测算显示新计费模式下的平均成本将下降25%-35%；而对于智能客服、法律文档审核、多轮对话类企业级应用，若单轮调用Token量长期超过8k，其平均使用成本将上涨15%-20%。
不少企业用户已经开始启动相关优化，包括调整提示词结构压缩Token消耗、在非核心场景切换更小参数的开源模型等，对冲成本上涨压力。
实际上，按Token计费早已是独立大模型厂商的通用定价规则，OpenAI、DeepSeek、Mistral等厂商的API服务均采用按输入、输出Token分别计费的模式，本次亚马逊作为全球第二大云服务商跟进这一计费模式，相当于正式确立了云侧托管大模型的计费标准。
业内分析认为，接下来微软Azure、谷歌云等头部云厂商大概率也会跟进调整其托管大模型的计费规则，整个AI云服务市场将正式告别粗放的规模扩张阶段，进入精细化运营的新周期。未来，无论是云服务商还是下游应用开发者，竞争的核心都将转向单位Token的利用效率，如何在同等效果下消耗更少的Token，会成为核心竞争力。
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