崔丽丽也补充道，结果的好坏可能与使用者的应用方式密切相关，这使得即便有了可衡量的标准，也很难推广出通用性的行业标准。

　　其次是计费边界的模糊与归因难题。

　　优刻得方面指出，一个业务结果往往是多环节共同作用的产物，很难将最终效果单纯归因于某一模型的单次调用。当AI与人工协同工作时，价值的切割更是难题。

　　毛运航分析，按Token使用量计费未必是最优解，但却是目前市面比较认可的逻辑。商业是否产生了实际价值，不是短期内做一个项目赚了钱就能说清的。

　　最后是结算周期的错配。

　　“Token计费是即时的，而按结果付费往往需要事后通过业务数据来验证成效，存在时间差和额外的审计成本。”优刻得方面表示。

Token亚克力装置 受访者供图

　　为何转向？

　　“怎么产生高质量的Token是很重要的事情。”中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民近期接受媒体采访时表示，Token的价值存在多重评价指标。他举例说，同样是500个Token，有可能价钱不同：有的Token被消耗后延迟长，有的延迟短；有的每秒能产生大量Token，有的产出较慢。多个指标共同决定了Token的实际价值。

　　回溯计费模式的演进逻辑，毛运航指出，超算时代算力收费按“核时费”或“卡时费”计算，但每个计算单元的实际效能并不相同，配置差异、系统稳定性、网络传输IO等因素都会影响产出，同样耗费180天算力的任务，结果可能天差地别。