你花一塊錢，巨頭補貼五塊六，也蓋不住幾千塊成本黑洞

秋水筆彈2026.08.10 17:13 · 來自廣東全文7296字00:00 / 21:08從這幾分賬單看來，要讓用戶留下，只能靠技術降本。所謂補貼，只是杯水車薪。文 | 秋水筆彈這不是理財廣告，是我用兩天實測親手算出來的數字。騰訊WorkBuddy，70塊月費，含4000積分。按我的實測兌換率（1積分≈4100 Token）和Kimi K3 API均價折算，4000積分可調動1640萬Token，API價值約394元——補貼約5.6倍。隔壁阿里千問辦公，78塊月費，含8000積分，按實測兌換率和Qwen3.

8-Max均價折算，8000積分可調動1280萬Token，API價值約169元——補貼約2.2倍。需要說明的是，以上算的是旗艦模型API公開價。如果用戶不自主選擇，平臺後臺實際調用簡單任務用便宜模型，複雜任務才上旗艦，這是行業通行做法。平臺的真實算力成本可能遠低於我算的這個數。從補貼力度可以看到騰訊對桌面AI入口的投入強度以及戰略決心，但是，千問辦公用的是阿里自研的Qwen3.8-Max，混合均價大概13.2元/百萬Token。WorkBuddy用的是第三方的Kimi K3，混合均價24元/百萬Token，貴了約82%。這意味著，WorkBuddy"5.

6倍補貼"裡相當一部分，可能不是騰訊主動讓利，而是Kimi K3價格帶來的被動價差。如果兩個平臺用同一個模型，補貼差距未必這麼誇張。而且，在2026年7月的SuperCLUE中文大模型綜合評測中，Qwen3.8-Max以71.48分排名第一，Kimi K3以70.68分緊隨其後，差距僅0.8分，意味著千問辦公用更低的價格調動了與WorkBuddy調動的實力相當，甚至更優的模型，這也意味著：補貼力度更大可能是為了彌補在基礎大模型上的競爭力短板，而非在用戶側的優勢，相反，誰把模型成本做低，誰可能就不那麼需要靠大額補貼來維持競爭力了。

但是總體而言，騰訊的補貼力度帶來的市場價值（或者說價格）是更大的，如果用戶要用到K3，在WorkBuddy調用，顯然划算些。畢竟相比，"平臺定價體系內"的補貼倍數，用戶真正關心的，是另一筆賬：如果平臺不補貼，我兩天實測消耗的算力值多少錢？千問辦公這邊，兩天約900萬Token，按Qwen3.8-Max API牌價，95%輸入+5%輸出結構，混合均價13.2元/百萬Token：900萬÷100萬×13.2元≈119元。

（Agent任務中上下文重傳佔絕對大頭，Token消耗絕大部分是"輸入"而非"輸出"，輸入輸出比通常可達20:1甚至更高，5%輸出是保守估計）WorkBuddy這邊，兩天約700萬Token，按Kimi K3 API牌價，同樣95%輸入+5%輸出結構，混合均價24元/百萬Token：700萬÷100萬×24元=168元。兩筆加在一起，兩天約287元。按這個強度外推一個月，約4300元。這是我這個"定時任務+長文修訂+品牌共創"重度用法的真實算力成本。158元的訂閱檔根本包不住，我只是在用積分包填坑。但拆開賬單之後，我發現了三個問題。每一個都讓我覺得，這錢沒那麼好省。

跑完之後，我對著賬單坐了二十分鐘。不是因為數據太複雜。是因為我發現，這場巨頭們燒錢補貼的賭局裡，我可能是他們最不想見到的那種用戶。這篇文章，就是我把賬拆開之後看到的全部真相。01 先交代全貌千問辦公這邊，兩天，約900萬Token。拆開看：簡報第一次跑111分鐘，燒掉約200萬；簡報第二次20分鐘，約70萬；值班日報約180萬；長文四輪修訂約300萬，是最大單項；調研與雜項合計約150萬。WorkBuddy那邊，品牌共創全流程，約700萬Token，摺合1500到1900積分。賬單的結構裡藏著三個事實。第一，最貴的不是思考，是記憶。為什麼這麼重？

因為Agent模式下，每一輪對話都要把完整上下文——系統指令、工具定義、全部歷史交互——重新餵給模型。第30輪的成本大約是第1輪的10倍。生成的新Token只佔總消耗的5%左右，剩下95%全是上下文的重複輸入。這不是浪費，是架構代價。Agent每走一步都要"回頭看"自己走過的所有路，走一步看一路，任務越長，回頭看越貴。你付的錢，大部分不是在買"新想法"，是在買"它別忘掉之前的事"。第二，定時任務是後臺的成本炸彈。兩個定時任務佔掉兩天消耗的一半，而且是固定開支，每天準點燒，不看也不停。第三，這筆賬單有真實的刻度。兩天裡我的千問辦公賬戶實際消耗了五千多積分。

第一天我拿到官方定向贈送的一萬積分，註冊贈送兩千，兩天登錄又入賬兩百，總積分一萬兩千兩百，全部任務跑完，還剩六千出頭。用系統核算的900萬Token除以這五千多積分，能倒推出一個官方沒有公佈的兌換率：1積分約合1500-1600Token。免費檔每天送100積分，而我日均消耗兩千五以上，是免費額度25倍的重度用戶。對官方而言，我不是什麼被贈送積分覆蓋的用戶，而是一個純虧損用戶。Microsoft 365 Copilot的3000萬付費席位裡，周活只有兩到三成，留下來的人，恰恰是燒得最狠的人。巨頭們搶的入口之戰，最終都要落在少數重度用戶與賠率表之間的拉鋸上。

02 定時任務：後臺沉默的成本炸彈用千問辦公設置了兩個定時任務。一個是自媒體每日簡報：投研、AI、互聯網、硬件共53個賬號，每篇約500字摘要，生成Word，每天中午交付。另一個是AI行業值夜班日報：十個板塊，中英對照原聲，HTML、Markdown、Word三版輸出。兩個任務，兩天，三份日報級交付。第一次跑簡報，111分鐘，燒掉約200萬Token。第二次跑，20分鐘，約70萬。成本差近三倍。變量不是模型，不是智力，是路徑。第一次撞上成片拒絕直連的站點，Agent不斷重試、繞行、換源，每繞一次都要把全部歷史重讀一遍；第二次它已經記得哪些路走不通，直奔正確的路，賬單直接砍掉三分之二。

定時任務的另一個特徵是固定開支。兩個定時任務佔掉兩天消耗的一半，每天準點燒，不看也不停。按這個強度外推，僅定時任務每月約1億Token，裸算力成本每月約千元級別。定時任務越多，賬單越沉重。03 長文修訂：最大的單項最重的一項，是一篇二萬字長文的四輪修訂，實際上，這篇稿子最主要的部分、花了最多時間的交互打磨，都是用別的模型完成的。四輪修訂，約300萬Token，是千問辦公這邊最大的單項消耗。從結構調整到論據補強，從語言打磨到定稿校對，每一輪都在壓縮、補全、重排。但第三輪跑偏了——AI過度壓縮，把核心論證鏈砍斷了一環，輸出方向偏離了原意。靠我手動掰回，重寫了那個段落。

其餘三輪順利落地，Markdown與Word雙版本交付。Agent的現階段就是這樣：它能交付，但中途需要人看著；它不能全信，但已經值得算賬。04 WorkBuddy的另一筆賬千問辦公的賬單是"定時任務+長文修訂"的重度樣本，那WorkBuddy這邊就是"品牌共創"的完整切片。兩個自媒體品牌，從零開始：起名、slogan、三十個logo、幾十張渲染圖。系統實時核算的Token賬單約700萬，摺合1500到1900積分。交付物擺在桌面上：三十個logo裡，真正能用上的只有一個（其實就是探花AI飛刀這個號的logo）。賬號名最終是自己想的。

整個過程中最核心的思考——品牌調性判斷、slogan方向取捨、視覺風格審美決策——還是靠人。長文修訂也一樣。它能壓縮、能補數據、能調結構，但一旦涉及"核心論證鏈是否成立""邏輯推進是否有說服力"，它就會跑偏——就像第三輪修訂那樣，需要人手動掰回。半自動化，但是也已經夠用了。WorkBuddy高級版140元買9000積分，每積分合一分六釐；而按市場算力價，這一積分背後的成本是6分到2毛4。倒掛五到十倍。用戶燒得越狠，平臺虧得越多，這也引出了最致命的問題：如果明天補貼停了，我還會為這820塊的算力買單嗎？

05 同一個任務，三倍方差同一個簡報，同樣的53個賬號，同樣的交付要求：第一次111分鐘，第二次20分鐘，成本差近三倍。方差，而不是智力，才是這條賽道眼下的真正分水嶺。這也是全行業的共同賭注所在。第三方實測顯示，字節釦子空間的任務成功率約70%，仍不及Manus官方宣稱的85%；網頁操作類基準從14%爬到60%，人類是78%，而單步成功率60%，連續8步全對的概率只剩25%。Agent = 基礎模型 + Harness。基礎模型沒變，價格差三倍，差的全在Harness那層薄薄的東西里——路徑記憶、失敗規避、任務路由。

微軟的CodeAct用這套編排裡的模型路由，把Token消耗砍了64%：簡單活給便宜模型，硬骨頭才上旗艦。模型不再是信仰，是零件。智力的上限由模型決定，賬單的下限由管控決定。我也見到了Harness的反面。值班日報跑到第62分鐘，報了一個錯：模型流超時，120秒無響應。Agent沒有睡著，它是在原地空轉著燒錢，直到保險絲熔斷。我手動接續，日報才跑完。那一刻我突然理解了生死賬裡引用的那張亞馬遜賬單——AI請求空轉五個月，燒出180萬美元，超預算860%。大廠的災難與我的一次超時，是同一門物理學，只是量級不同：該裝的熔斷、該記的重試、該避的路徑，都屬於Harness層的功課。

Agent的成本管控，從來不是財務問題，是工程問題。好在這一層真的會積累。用到第三天，它已經記得我要Word交付、中午交付、改稿只留一條主線；給我融新素材前，會先分級、問我確認範圍，再動手；動我的原文件前，會先備份。Harness層沉澱著最稀缺的數據資產，落到個人體驗裡，就四個字：越用越順。06 定價：訂閱是一場賭局先擺我自己的數字。算力口徑：按兩天樣本外推，我這個用法如果按API市場價實付，每月裸算力成本約4300元——已經快要頂得上一個實習生的月薪了。積分口徑更直接：兩天燒掉五千多積分，照這個強度跑一個月，大約七萬五到八萬積分，而千問辦公個人高級版158元月產能上限不過六萬四。

我這個用法，任何訂閱檔都包不住。平臺都在賭大多數用戶不會像我這樣用。而我兩天燒掉五千多積分、外推月均4300元算力消耗——這不是平臺的補貼承諾，是我的實測賬單。當然，平臺不會並不會每月按這個強度補貼我，這是用戶自己的賬單。算到這裡，不妨把賬再放大一層。按兩天實測外推，我這個用法的月均算力成本約4300元，已經快要頂得上一個實習生的月薪了。但這是"重度用法"。如果我降一半強度——日報只跑一份，不做四輪長文修訂，品牌共創只做單品牌——月均成本就落到2000元上下。這個數，比任何人力都便宜，交付物雖然需要人審核，但省掉的是最耗時的"從零到一"。

所以真正的判斷是：重度用，算力成本逼近人力；適度用，碾壓級性價比。它的定位從來不是"替代人"，是"放大人的效率"。你把30%的活交給它，它省你一半的時間；你把80%的活交給它，它可能拉出你一整份工資的賬單。關鍵不是AI貴不貴，是你怎麼用。更深一層：如何看待這份賬單。納德拉6月播客給出的框架是：Token不是消費品，而是"Token資本"。用戶要回答的不是花了多少錢，而是每花一塊錢Token，累積了多少屬於自己的AI能力。訂閱制的本質是一場賭局：賭大多數用戶買了不用。Copilot的3000萬席位、兩三成周活，是莊家的贏利面；我是反面，莊家最怕的那種用戶，付158，燒掉的是遠超訂閱費的算力。

而且這個悖論是結構性的：最願意買高價套餐的，恰恰是調用最多、服務成本最高的人。用戶從資產變成成本項，這是互聯網商業史上罕見的倒掛。Anthropic和Cursor已經先踩了這道雷——封殺額度複用、撤回、被訴、轉向按量計費，訂閱制的裂縫早在去年就裂開了。a16z的判斷不留情面：訂閱已觸天花板，走向十億用戶，按量計費或廣告是必經之路。PPIO創始人姚欣說得最狠：今年Agent興起，跑一個任務輕鬆消耗上百萬Token，Agent消耗的Token量已超過人類，行業要從按Token計價轉向為任務結果付費，而Token計價的宿命，是每年跌價十倍。那賭局能不能打平？

高盛五月的報告說得清楚，Token定價已經止跌，底層算力成本還在以每年六成到七成的速度壓縮；價格止跌，成本續降，剪刀差就是利潤。Anthropic的ARR從90億美元衝到600億，有望在三季度GAAP轉正。拐點，就這兩年。訂閱買工具使用權，按量買水電，結果買勞動。眼下行業正在發生的，就是從第一階段向第二階段的大遷徙。而千問辦公的積分制，其實就是第二階段的封裝——贈送、充值、月度額度，都是按量計費的元件，只是套了一層遊戲化的外殼。補貼填不了的成本黑洞，最終只能靠技術迭代去填上。誰先能把4300元的用戶成本，打成430元，誰才是真正能夠留下用戶的平臺。

但是真正做到這種迭代的模型最終可能不只是迭代了技術，還會迭代掉靠補貼辛辛苦苦維持的所謂“入口”07 賬本缺頁積分與Token的兌換率是多少？官方沒說。應用的用量頁只有一個彙總，沒有逐任務消耗明細接口。但我的實測把它逼出了一個近似值：五千多積分，約900萬Token，1積分約合1500-1600Token。這樣逼出來的兌換率當然不精確，但它是普通用戶眼下唯一能抓住的錨。拿WorkBuddy的賬單再對一次，問題更清楚了：700萬Token折1500-1900積分，1積分約含4000多Token。同樣叫"積分"，兩邊的含金量差了大約兩到三倍。積分根本不是通用度量衡，跨平臺連比價都做不到。

黑箱不是一層，是兩層。這不是一家公司的問題，是整個行業的集體不成熟。賣水電的有水錶，賣燃氣的有燃氣表，賣Agent的，還在用一張只寫總金額的餐廳小票。Gartner預測超四成的Agentic AI項目會在2027年底前被取消，成本失控是重要原因；企業想給Agent批預算，先要向財務解釋單價，而廠商連一張逐任務的價目表都拿不出來。誰先把明細表做進產品主界面，誰就先完成從"賣盲盒"到"賣水電"的轉身。08 附：兩套積分制的算力賬上面的賬，算的是"我燒了多少"。下面這筆賬，算的是"平臺給我的是多少"，把積分的黑箱撬開一條縫。Qwen3.8-Max混合均價13.

2元/百萬Token的推算阿里雲官方API定價為：輸入12元/百萬Tokens，輸出36元/百萬Tokens。實測中Agent任務上下文重傳佔絕對大頭，輸入Token約佔95%，輸出Token約佔5%：12元 × 95% + 36元 × 5% = 11.4 + 1.8 = 13.2元/百萬TokenKimi K3混合均價24元/百萬Token的推算月之暗面官方API定價為：輸入20元/百萬Tokens（緩存未命中），輸出100元/百萬Tokens。

按同樣95%輸入、5%輸出的任務結構計算：20元 × 95% + 100元 × 5% = 19 + 5 = 24元/百萬Token實測兌換率：千問辦公：5,500+積分，約900萬Token，每積分約1,600 Token。WorkBuddy：1,500-1,900積分，約700萬Token，每積分約4,100 Token。同樣叫"積分"，含金量差約2.6倍。驗證：千問辦公個人標準版78元/月，月均8,000積分，可調動1,280萬Token，按Qwen3.8-Max混合均價13.2元/百萬Token折算，API價值約169元——補貼約2.2倍。

WorkBuddy標準版70元/月，月得4,000積分，可調動1,640萬Token，按Kimi K3混合均價24元/百萬Token折算，API價值約394元——補貼約5.6倍。寫在最後兩天高強度實測，我的判斷分三層。內容工作者與研究者，是眼下桌面Agent性價比最高的客群。定時日報加長文修訂這套組合，一天數百萬Token，幾十元算力，換回的是兩三千字的成品簡報和三版日報。對比僱一個實習生，是碾壓級的正收益。企業用戶，先裝熔斷再談規模。Uber四個月燒光全年預算、亞馬遜空轉燒出180萬美元，不是段子。重度用戶，先上高級檔，再備好積分包。

只跑定時任務的話，日均約一千九百積分，高級版每天兩千的贈送剛好夠；一旦疊上單次重任務，月消耗直接破十萬，任何訂閱檔都包不住。莊家賭我不常用，我賭它扛得住。Token會越來越像水電煤，便宜、按量、夜間打折；Agent會越來越像員工，按崗位計價，按結果付費。但如果成本不降呢？雖然這些都是日常需求，但是在沒有補貼的情況下，我大概率不會選擇這樣使用——4300元的月賬單，不是每個人都能閉著眼續的。得成本者得天下。事實上成本正在高速率走低，但是這種走低在各個廠商主導的大模型並不是均勻分佈的。如果沒有快速持續壓降算力成本的能力，所有補貼、工作流、生態位、入口，最後可能都不過是給別人培育用戶習慣。

2026年桌面Agent戰爭的走向，不寫在巨頭的資本開支表裡。它寫在每個用戶的賬單上。