英语语境的“Token”，中文被译为“词元”。随着人工智能的普及，不少企业在调用大模型时，需要耗费大量词元。记者从广州市海珠区人工智能发展局获悉，第五届琶洲算法大赛报名参赛队伍登甲智能，其自研的词元计量计费引擎已开始服务算力需求用户，缓解用户在使用算力时所遇到的痛点问题。

据悉，随着大模型在企业侧规模化铺开，成本管控的矛盾日渐凸显。不少企业引入大模型之后，不同部门、不同智能体反复调用模型，词元消耗分散，缺少统一台账，既难以管控预算，也无法评估AI业务真实价值。

登甲智能总经理孙鹏表示：“企业大规模用上大模型之后，最大的难题不只在于模型效果，而是算不清、管不住持续增长的词元消耗，词元早已不只是技术参数，更是AI产业的‘成本账本’。”

针对这一现实痛点，登甲智能参加本届琶洲算法大赛的方案，为自研词元计量计费引擎，并基于该引擎打造词元管理的统一接入、明细追溯、限额管控、智能路由、价值核算五大核心能力，能够针对各业务部门、智能体、每一次模型调用生成可审计的词元台账。

依托智能路由完成任务分流、借助本地缓存实现请求复用，这套方案能够帮助客户将词元综合成本降低30%以上；通过词元多维度统计指标，真正实现AI业务投入产出的可量化对比。

据悉，该引擎目前日均处理词元超3000亿，月均API调用约9万亿，70%的调用量来自海外业务，对算力调度稳定性、跨境数据可审计能力提出严苛考验。凭借统一计量、跨芯片算力调度能力，平台保障跨境业务稳定可审计，有效降低企业对单一算力资源的依赖。

记者从海珠区人工智能发展局了解到，海珠区持续通过多种方式缓解词元用户痛点。2026年8月，海珠区落地全省首个词元经济专项金融产品“Token贷”，并配套出台“词元八条”，覆盖词元生产、流通、应用、金融、出海全链条。多家银行将词元消耗、经营数据纳入授信评估，中国银行“算力Token贷”试单授信已达2800万元。

对登甲智能这类轻资产、高研发的算力企业而言，词元经营数据正在成为授信评估的重要参考，出海业务的数据跨境、收结汇与算力成本等痛点，也迎来实打实的政策抓手。

记者从登甲智能了解到，企业后续将依托海珠区人工智能局、琶洲算法大赛持续迭代“算力+算法”成果，打磨计量计费、跨芯片调度、智能降本核心能力，深耕制造业AI成本治理、科研机构私有化部署、词元出海三大重点场景，力争成长为琶洲算力赋能实体经济的标杆企业。

文｜记者 梁怿韬 通讯员 海宣
图｜通讯员提供