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搜索[tokens]，共1187篇文章

50万 Tokens/月，自动刷新，不用领

说白了就是腾讯把自家的 CDN 加速服务包装成了一个"创作者计划"，帮你在上面建站、部署，然后每月自动给你账上打 50 万 Tokens。不用手动领，系统直接下发。

2026-07-10

Design Tokens —— 设计与开发碰撞的火花

什么是 Design Tokens— 在了解 Design Tokens 之前，需要先了解一下 Design System （即设计系统）的概念。

2020-08-19

OpenClaw 原生架构的记忆依赖上下文历史拼接、工具调用读写本地文件，以及显式对话指令触发记忆。这带来几个问题：检索算法简陋：召回不稳定、相关性弱，Agent 需要反复试错与重问，Token 随对话轮次快速累积。上下文注入过量：每次执行固定读取近两天全量记忆（today + yesterday）+ 长期记忆，缺乏按任务裁剪，导致无效上下文占比高。记忆缺少结构与去冗余：工具调用的长输出（如 find 遍历、config.schema 等）被直接写入并在后续反复重传，成本呈滚雪球式放大。最严重的是上下文爆炸，文件读写加上工具调用日志进入 prompt，导致 token 非线性增长。原生 OpenClaw 本质是 Prompt 驱动型 Agent，记忆等于上下文，状态等于 token，长期能力等于上下文堆叠。而 OpenClaw + MemOS 转变为系统驱动型 Agent，记忆是系统层，状态是结构化存储，推理是状态调度加模型调用，Agent 从"会聊天的程序"转向"具备长期状态连续性的智能系统组件"。本次测试，我们用公开数据集和真实任务对 OpenClaw 原生方案和 OpenClaw + MemOS 插件两个方案，对长期记忆能力、跨会话一致性、token 消耗与系统效率进行系统对比评测。公开数据集测试（LOCOMO）数据集说明通过 LOCOMO（Long-Term Conversational Memory Benchmark），测试两类任务：问答任务测精确召回能力，事件摘要测长期语义整合能力。评测通过 Gateway 启动两个 OpenClaw 端点版本：原生 OpenClaw、集成 MemOS 插件的 OpenClaw。测试流程：将数据集中的文本对话输入 OpenClaw，再以数据集中的问题作为 query 进行提问，对返回结果进行准确率评估，并通过底层模型日志统计 token 使用量，从而同时评估记忆效果与系统成本。全量测试结果准确性方面，准确率从 0.2373 提升到 0.3168，说明长期对话的记忆稳定性明显增强。Agent 不再只靠上下文拼接做短期推理，而是有了结构化记忆调度能力。成本方面，模型调用次数降低 59.5%，token 消耗降低 72%+。系统不再通过"堆 prompt"维持状态，而是通过记忆系统做状态抽取、结构化存储和按需激活。这是个重要转变：从"上下文记忆"到"系统记忆"。真实任务测试（工程场景）公开数据集只能验证模型能力上限，真实系统更关心工程行为：跨会话连续任务、复杂状态保持、长期协作交互。我们构建了一组复杂真实任务流，测试跨会话任务连续性、多维度信息检索稳定性、记忆写入与召回效率，以及 token 成本随复杂度的增长趋势。 MemOS OpenClaw Plugin 通过自动记忆机制，让 Agent 的所有交互进入记忆系统，形成结构化存储和可调度状态。工程实测对比跨会话任务测试集成 MemOS 后，对话轮次减少约 53%，token 消耗减少约 49%。跨会话任务可以自然延续，无需用户反复重建上下文。不再出现"行为反转"、"偏好丢失"、"任务方向漂移"这些问题。 Agent 从"短期记忆型对话工具"转变为"具备长期状态连续性的协作系统"。单会话记忆读写效率测试在 OpenClaw 原生架构中，记忆读写依赖工具调用，本地文件操作产生大量不可控上下文污染，一次"写一句话"的操作能引入数千 token 的上下文膨胀。 MemOS 将记忆从"prompt 负担"转为"系统状态层"，记忆不进入上下文堆叠而是按需激活注入，状态与对话解耦，记忆与推理解耦，从架构上阻断了 token 爆炸路径。从工具到落地 Token 成本可控：从“全量灌上下文”变成“按任务精确召回” OpenClaw 不再每次固定塞入 today+yesterday+ 长期记忆，而是由 MemOS 按当前任务检索最相关的少量记忆（可设定召回预算/条数），显著降低无效上下文占比，避免 Token 滚雪球。检索更稳更准：减少反复试错与重问，提升一次命中率 MemOS 提供更强的记忆组织与检索能力（结构化、分层/多粒度、语义检索 + 规则过滤等），让 OpenClaw 召回的内容相关性更强、稳定性更高，减少 Agent 因“召回不稳”导致的重复推理与反复确认。记忆更干净可用：结构化 + 去冗余 + 高压缩，避免“长输出污染” 工具调用的长输出（如遍历结果、config/schema 等）不会直接原样反复写入上下文；MemOS 可以做摘要/压缩、去重与归档，长期运行越用越“清爽”，记忆质量随时间提升而不是劣化。在真实工程环境中，这带来可扩展性提升、token 成本可控、跨会话能力稳定、长期任务可持续，以及 Agent 行为一致性增强。记忆不再是 prompt 技巧，而是系统架构能力。立即体验 🦞 Your lobster now has a working memory system. Get your API key: memos-dashboard.openmem.net/quickstart/?entrance=wechat Try it: Full tutorial github.com/MemTensor/MemOS 关于 MemOS MemOS 为 AI 应用构建统一的记忆管理平台，让智能系统如大脑般拥有灵活、可迁移、可共享的长期记忆和即时记忆。作为记忆张量首次提出“记忆调度”架构的 AI 记忆操作系统，我们希望通过 MemOS 全面重构模型记忆资源的生命周期管理，为智能系统提供高效且灵活的记忆管理能力。

2026-02-12

智谱推出 GLM-5.1 高速版：400 tokens/s

模型输出速度达到 400 tokens/s，适用于AI编程、实时交互、商业决策、实时语音等对响应延迟要求极高的场景。

2026-05-22

豆包大模型日均 Tokens 调用量已突破 30 万亿

火山引擎总裁谭待现场表示，豆包大模型使用量从2024年5月1200亿tokens增长253倍至今年9月的超30万亿tokens。

2025-10-16

Kimi K2 再提速，最高可达每秒 100 Tokens

月之暗面今日宣布，经过工程师们的不懈努力，kimi-k2-turbo-preview 模型输出速度已经提升至每秒 60 Tokens，最高可达每秒 100 Tokens。

2025-08-22

豆包大模型日均 tokens 使用量超 5000 亿

在 2024火山引擎 AI 创新巡展·成都站上，火山引擎方面透露，截至今年7月，豆包大模型日均 tokens 使用量超过5000亿。

2024-07-26

中国企业调用大模型日均超 10 万亿 Tokens

国际市场调研机构沙利文（Frost&Sullivan）发布了最新的《中国GenAI市场洞察：企业级大模型调用全景研究，2025》，报告显示，2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens

2025-09-01

字节跳动发布豆包大模型，日均处理 1200 亿 Tokens 文本

豆包模型官网：https://www.volcengine.com/product/doubao 字节跳动表示豆包大模型正成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一，目前日均处理 1200 亿 Tokens

2024-05-15

DeepSeek V4 Flash 单日消耗 8 万亿 tokens 登顶热搜

8 万亿 tokens。一天。一家公司的消耗。

2026-08-04

Claude Sonnet 3.7 将扩展上下文窗口至 50 万 tokens

具体来看，Claude Sonnet 3.7 的上下文窗口将从 20 万 tokens 提升至 50 万 tokens。

2025-03-28

Kog AI 发布推理引擎：标准 GPU 实现 3000 tokens/s 单请求速度

; NVIDIA H200 上达到 2100 tokens/s。

2026-06-01

超算互联网面向 OpenClaw 用户每人免费发放 1000 万 Tokens

国家超算互联网宣布面向平台的全体OpenClaw用户，免费发放每人限时2周总计1000万Tokens额度。

2026-03-12

秘塔AI搜索推出全新“极速”模型，响应速度最高400 tokens/秒

据介绍，秘塔AI团队通过在GPU上进行kernel fusion，以及在CPU上进行动态编译优化，在单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度，大部分问题2秒内就能答完。

2025-05-28

提升 LLMs 效率，降低使用成本：一种减少 Tokens 消耗的实战策略

通常是 LLMs 使用成本的"大头"，其价格仅为 output tokens 的三分之一，但对于更复杂的任务，提示词长度会远超面向用户的 output tokens 长度。

2024-06-12

国家超算互联网单免费发放单人最高 3000 万 Tokens 额度

国家超算互联网宣布，启动第二弹词元（Tokens）赠送福利活动。面向平台全体用户，限时免费发放单人最高3000万词元（Tokens）额度，以降低科研专属“龙虾”SClaw等智能体体验门槛。尝尝鲜！

2026-03-25

华为云 DeepSeek Tokens 套餐包限时惠购，为企业智能升级加速赋能

为助力企业与开发者以更低门槛拥抱 AI 生产力，华为云在双十一期间正式推出 DeepSeek Tokens 套餐包限时购活动，以极具竞争力的价格与灵活购买方式，为 AI 应用创新提供强劲动力。

2025-11-25

通义千问 GPT-4 级主力模型降价 97%，1 块钱 200 万 tokens

5月21日，阿里云宣布，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%，1块钱可以买200万tokens。

2024-05-21

你那个「1 折」的 AI 中转站，正在悄悄 10 倍消耗你的 Tokens

现在我们公司已经几乎没有人再手动写代码了——因为 Claude Code 和 Codex足够聪明，尤其是Claude 4.7 Opus和GPT 5.5，这俩模型我觉得是AI Coding赛道巨大的转折点。

2026-09-16

RWKV-6 1.6B（2.5T Tokens）模型于 3 月 29 日开源

2024 年 3 月 29 日，RWKV 开源基金会宣布正式向全球开源 RWKV-6 1.6B（2.5T Tokens）模型。

2024-03-29

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更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。