智谱把 AI 使用额度摆上了电商货架。9 月 2 日，智谱正式入驻天猫，开设官方旗舰店，并上架 GLM Coding Plan。个人版 Lite 月付 118 元、Pro 月付 538 元、Max 月付 1078 元，对应不同积分额度；产品基于 GLM-5.3，并适配 ZCode、Claude Code、Codex 等 20 余款主流 Agent。
几个月前，AI 编程市场还在比谁的套餐更便宜，现在比较的重点已经变成了另一件事：用户到底能用多少 Token。
老套餐退场，限量成为新方向
据报道，有用户收到智谱公告，此前使用数月的老套餐将下线。原先「不限周额度」的 GLM Coding Plan 将停止自动续订，智谱向老用户补偿两个月新套餐。
在这次产品调整之外，更值得关注的是行业变化本身：Token 越来越便宜，AI 公司却越来越在意用户消耗了多少 Token。
过去几个月，类似动作已经在多家公司出现。Kimi 曾因算力压力暂停 C 端新用户订阅。7 月 19 日，月之暗面公告称，Kimi K3 上线后请求量大幅超出预期，已逼近现有集群承载极限，因此暂停 C 端新用户订阅，把算力优先留给已付费用户。
阿里云也在调整 Coding Plan。其 Lite 套餐自 3 月 20 日起停止新购，4 月 13 日起停止续费和升级。腾讯云则在 3 月调整部分混元模型价格，其中 HY2.0 Instruct 输入价格从每千 Token 0.0008 元提高到 0.004505 元，涨幅超过 460%。
Token 降价，不等于 AI 使用成本下降
过去 20 年，互联网产品常见的一条逻辑是，数字化之后边际成本持续下降。手机流量是典型例子：在基站、光纤和网络基础设施建成后，多传 1GB 数据的边际成本很低，随着基础设施规模扩大，流量价格一路下行。
很多人因此把同样的判断套到 AI 上：芯片越来越强，模型越来越高效，单位 Token 的推理成本越来越低，AI 也理应越来越便宜。
报道认为，这个判断前半部分没有问题。智谱披露，随着模型架构和推理基础设施持续优化，其单位 Token 推理成本较年初下降 80%，目前已实现 10 万级国产芯片规模化低成本推理。
但问题在于，Token 虽然更便宜了，消耗速度却增长得更快。Token 不是普通数据流量。一枚 Token 背后对应的是模型推理所消耗的计算资源，包括 GPU 或 AI 加速芯片、高带宽内存、网络、存储，以及数据中心里的电力和散热。换句话说，Token 更像是 AI 算力被计量、被交易的单位。
当模型只是陪用户聊天时，一次调用可能只需要几百、几千 Token；可一旦 AI 被用于完成复杂任务，消耗结构就完全不同。
智谱半年报显示收入重心转向 MaaS 与 API
智谱最新半年报把这种变化直接体现在财务数据中。2026 年上半年，智谱实现营收 9.54 亿元，同比增长 399.7%。其中，MaaS 开放平台及 API 业务收入达到 8.25 亿元，同比增长 2735.7%，占总收入的 86.5%。
而在去年同期，这一比例仅为 15.2%。与此同时，本地化部署收入占比从 84.8% 降至 13.5%。一年时间里，智谱的商业模式几乎完成了一次切换。
过去，客户买的是模型本身，模型部署在企业自己的服务器中，再进行定制、集成和交付，一个项目对应一次收入。现在，越来越多客户直接调用云端模型，调用一次、计费一次，用量越大、付费越多，这就是典型的 MaaS 生意。
报道提到，智谱这次变化并不只是简单的低价换规模，而是出现了一组同时发生的数据：Token 调用量较年初增长超过 40 倍；API 平均售价提升约 101%；单位 Token 推理成本下降 80%；MaaS 业务毛利率提升至 24.6%。
这组数字反映出，成本在下降，收入在增长，用户调用量在放大，API 平均售价也在提高。AI 商业化正在脱离最初那种单纯依赖价格战的阶段。
从卖模型到卖调用，再到卖任务结果
在早期，模型能力还不够强，平台往往需要通过低价甚至免费把用户吸引进来。但当模型开始能完成代码生成、工具调用、持续执行等复杂任务，用户购买的就不再只是「一个模型」，而是模型替自己完成工作的能力。
智谱管理层将这一商业路径概括为：「卖模型→卖调用→卖订阅→卖端到端任务结果」。这四步对应的，是 AI 商业化的不同阶段。
如果放到具体使用方式中看，这种变化更清楚。过去是 Chatbot 模式，用户问一句，模型答一句，一次可能只消耗几百或几千 Token。现在则越来越多地进入 Agent 模式。比如用户提出「帮我做一个网站」，模型可能需要理解需求、搜索资料、写代码、调工具、跑测试、找 Bug、修改，再继续测试，一个任务就可能消耗几十万、几百万甚至更多 Token。
再往后，如果进入 Multi-Agent 阶段，一个 Agent 负责规划，一个负责搜索，一个负责写代码，一个负责测试，一个负责审查，Token 需求还会继续放大。
调用量飙升下，定价逻辑也在变化
报道援引数据称，2026 年第一季度，全球每周 Token 使用量暴增 250% 至 22.7 万亿。OpenAI 平台 Token 调用量从 2025 年 10 月的每分钟约 60 亿次，升至 2026 年 3 月底的 150 亿次，不足半年增长 150%。摩根士丹利报告则提到，顶尖大语言模型正经历「非线性的能力跃升」，AI 的爆发式增长正在碰到系统性的供应瓶颈。
在这种背景下，真正发生的事情不是 Token 本身变贵，而是每个人、每家公司都开始需要更多 Token。报道将这种现象类比为「杰文斯悖论」：当一种资源的使用效率提高、单位成本下降后，总使用量未必减少，反而可能因为更便宜而增加。
AI 的情况正在接近这一逻辑。Token 越便宜，用户越敢让 AI 承担更多工作；模型越强，用户又越愿意把更复杂的事情交给它，于是 Token 消耗形成新的增长循环。
从智谱半年报看，公司真正推进的并不只是销售 AI 额度，而是把模型能力转成可持续计费的云服务。2025 年，智谱的主要收入仍来自本地化部署；到 2026 年上半年，MaaS/API 已占收入 86.5%。
智谱董事会秘书肖磊在财报电话会上表示：「相较收入增速，收入构成的切换更值得关注。」智谱董事长刘德兵则在电话会上说：「单点榜单领先很快会被追平，真正重要的是谁能持续用更低成本交付更高智能。」
报道据此认为，未来的趋势可能是：基础 Token 越来越便宜，但高级智能越来越贵。单 Token 价格下降，并不等于 AI 使用成本下降。随着模型能力提升，用户交给 AI 的任务会从回答问题，扩展到完成任务，再到管理整套工作流，Token 消耗也会持续放大。
智谱半年报中写道：「模型每完成一次能力跃迁，客户购买的东西就向结果靠近一步，本公司的收入结构随之改写一次。」从这个角度看，市场后续更值得关注的，或许不再是「1 元能买多少 Token」，而是个人和企业每月到底会消耗多少 AI 智能。智谱把 Token 放上天猫，可能只是这套「AI 计量经济」走向大众市场的第一步。