如果说优惠取消，变相涨价，只是Token计费模式在账单上的黑箱。那么在实际使用体验中，企业就会发现这个新型模式的套路仿佛一张千层饼，层层叠叠数不清。Token经济是方兴未艾，但云厂商围绕Token鼓捣出来的黑箱性已经是繁花似锦。

按租用时间计费，或者按服务器租用数量计费，这些传统的云服务收费模式是相对简单明了的，多少有点包车出行一口价的意思。但Token计费就不是了，它很像是出租车的打表计价，貌似是按里程计费童叟无欺，但司机是不是绕路了，本来1公里一跳的表是不是800米就跳，那就没人知道了。

很多企业都反映，云厂商的Token扣费普遍比自己估算的使用量要高。购买AI中转站服务时这种现象更是明显，系统可能存在虚增调用量，不设置使用上限，引导用户多消耗Token等诸多行为。

虚增调用之外，Token模式还存在着货不对板的可能。很多企业用户购买的API根本无法通过官方模型的身份验证，很可能遭遇用微调过的开源模型，来替换收费高昂的闭源模型。

再有一种套路，是云厂商会尽量给客户提供“增值服务”。比如Agent框架、模型实例等，这些增值服务质优价廉，基本白送。刚开始接触的时候企业觉得心里美滋滋的，又被云厂的兄弟关怀到了，结果回头发现这些东西就是锁定用户的套路。一旦适应了之后，想要切换其他云服务就会多出大量成本。一旦企业的AI架构深度依赖单一云厂商的生态，那就可以配合上文中Token涨价的套路，打倒了土豪分田地。云厂的兄弟KPI又完成了。

即使企业发了狠，绝了情，真的全面迁移到其他云生态上，麻烦依旧没有解决。他们会发现不同云厂商的API规范、Token计费模式、模型生态工具都完全不同。企业必须从头开始学习、适配，从头开始领略另一家云厂的千层套路。

行业缺失标准化，是所有Token黑箱的始作俑者。

你说Token这小玩意是谁研究的呢？个头不大，招数不少。