当企业的AI应用从短期试验走向长期生产，大模型Token的采购逻辑也随之发生根本性转变。试验阶段的Token消耗是零散的、不可预测的，采购决策可以临时起意、按需购买；而生产阶段的Token消耗是持续的、可预测的，需要一种能够匹配长期稳定调用需求的采购安排。这种安排的核心诉求清晰而明确：在保障供应稳定性的前提下，争取尽可能低的Token单价，让长期调用成本始终处于可控区间。
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