LLM Token 支出指数
用一个数字回答「为用上 AI 模型到底花多少钱」。TrakToken 支出指数（TTSI）按市场真实用量加权计算每百万 token 的支出价格，是跟踪大模型 token 支出变化趋势的公开指数。
截至 2026-07-20（UTC），TrakToken 支出指数报 99.8 点，全市场用量加权的 LLM 推理价格为每百万 token $2.19。闭源前沿模型均价 $5.50/M，开源权重模型 $0.53/M，前沿溢价 10.4 倍。
全市场为一百万个 token 实际支付的典型价格。用真实用量做权重：哪个模型被用得多，它的价格就更能代表市场。
下行 = 智能在变便宜（降价或用量流向更便宜的模型）；上行 = 市场愿意为新一代更强的模型付更高价格。
给 AI 应用的推理成本做预算基准、跟踪「智能通缩」速度、在研究与报道中引用市场价格的权威读数。
闭源前沿模型的用量加权价格是开源权重模型的 10.4 倍 （F $5.50/M vs O $0.53/M，7 日均）。 开源/闭源按本站模型库的 open-weights 标签划分。
市场为「每 100 分智能指数」支付的加权价格：篮子加权价 ÷ 用量加权智能指数 × 100。 结合能力评测数据，衡量市场买到的智能是否在变便宜——纯价格指数无法回答这个问题。 当前篮子智能指数覆盖率 100%。
| 模型 | 权重 ↓ | 加权价 $/M | 类型 | 来源 permaslug |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.5 | 23.43% | $0.168 | 开源 | xiaomi/mimo-v2.5-20260422 |
| DeepSeek V4 Flash (Reasoning, Max Effort) | 12.62% | $0.168 | 开源 | deepseek/deepseek-v4-flash-20260423 |
| DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | 7.65% | $0.522 | 开源 | deepseek/deepseek-v4-pro-20260423 |
| GLM-5.2 (max) | 7.17% | $2.000 | 开源 | z-ai/glm-5.2-20260616 |
| MiniMax-M3 | 4.56% | $0.480 | 开源 | minimax/minimax-m3-20260531 |
| Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | 3.81% | $9.000 | 闭源 | anthropic/claude-4.7-opus-20260416 |
| Claude Opus 4.8 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | 3.74% | $9.000 | 闭源 | anthropic/claude-4.8-opus-20260528 |
| Claude Sonnet 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | 3.11% | $3.600 | 闭源 | anthropic/claude-sonnet-5-20260630 |
| Kimi K3 | 2.86% | $5.400 | 闭源 | moonshotai/kimi-k3-20260715 |
| Gemini 3 Flash Preview (Non-reasoning) | 2.64% | $1.000 | 闭源 | google/gemini-3-flash-preview-20251217 |
| Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, High Effort) | 2.25% | $5.400 | 闭源 | anthropic/claude-4.6-sonnet-20260217 |
| Step 3.7 Flash | 2.17% | $0.390 | 开源 | stepfun/step-3.7-flash-20260528 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 1.61% | $0.500 | 闭源 | google/gemini-3.1-flash-lite-20260507 |
| GPT-5.5 (xhigh) | 1.56% | $10.000 | 闭源 | openai/gpt-5.5-20260423 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite (Non-reasoning) | 1.54% | $0.160 | 闭源 | google/gemini-2.5-flash-lite |
| GPT-5.6 Sol (max) | 1.52% | $10.000 | 闭源 | openai/gpt-5.6-sol-20260709 |
| Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning) | 1.51% | $0.740 | 闭源 | google/gemini-2.5-flash |
| MiMo-V2.5-Pro | 1.46% | $0.522 | 开源 | xiaomi/mimo-v2.5-pro-20260422 |
| gpt-oss-120b (high) | 1.21% | $0.240 | 开源 | openai/gpt-oss-120b |
| Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback) | 1.16% | $18.000 | 闭源 | anthropic/claude-5-fable-20260609 |
| Gemini 3.5 Flash (high) | 1.14% | $3.000 | 闭源 | google/gemini-3.5-flash-20260519 |
| DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 0.96% | $0.308 | 开源 | deepseek/deepseek-v3.2-20251201 |
| Kimi K2.6 | 0.88% | $1.560 | 开源 | moonshotai/kimi-k2.6-20260420 |
| Gemma 4 26B A4B (Reasoning) | 0.86% | $0.184 | 开源 | google/gemma-4-26b-a4b-it-20260403 |
| GPT-5.6 Luna (max) | 0.85% | $2.000 | 闭源 | openai/gpt-5.6-luna-20260709 |
| Grok 4.5 (high) | 0.84% | $2.800 | 闭源 | x-ai/grok-4.5-20260708 |
| GPT-4o mini | 0.84% | $0.240 | 闭源 | openai/gpt-4o-mini |
| Claude 4.5 Haiku (Non-reasoning) | 0.67% | $1.800 | 闭源 | anthropic/claude-4.5-haiku-20251001 |
| Claude Opus 4.6 (Non-reasoning, High Effort) | 0.61% | $9.000 | 闭源 | anthropic/claude-4.6-opus-20260205 |
| GPT-5.4 (xhigh) | 0.54% | $5.000 | 闭源 | openai/gpt-5.4-20260305 |
| Kimi K2 | 0.52% | $0.916 | 开源 | moonshotai/kimi-k2.5-0127 |
| GPT-5.4 nano (xhigh) | 0.46% | $0.410 | 闭源 | openai/gpt-5.4-nano-20260317 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 0.43% | $4.000 | 闭源 | google/gemini-3.1-pro-preview-20260219 |
| GPT-5.6 Terra (max) | 0.42% | $5.000 | 闭源 | openai/gpt-5.6-terra-20260709 |
| GPT-5.4 mini (xhigh) | 0.42% | $1.500 | 闭源 | openai/gpt-5.4-mini-20260317 |
| GPT-5 mini (high) | 0.38% | $0.600 | 闭源 | openai/gpt-5-mini-2025-08-07 |
| Qwen3.7 Max | 0.36% | $3.500 | 闭源 | qwen/qwen3.7-max-20260520 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0.33% | $0.500 | 闭源 | google/gemini-3.1-flash-lite-preview-20260303 |
| MiniMax-M2.7 | 0.31% | $0.480 | 开源 | minimax/minimax-m2.7-20260318 |
| GLM-5 (Reasoning) | 0.31% | $1.440 | 开源 | z-ai/glm-5-20260211 |
| Kimi K2.7 Code | 0.30% | $1.560 | 开源 | moonshotai/kimi-k2.7-code-20260612 |
覆盖公开用量的 94.2% · 计算口径 v1.0
计算口径 v1.0
TTSI = 市场实际消耗 token 的用量加权平均价格（USD / 1M tokens）。
混合权重（80/20）：coding agent 类工作负载爆发后，上下文（代码库、工具结果、多轮历史）每轮重发，输入 token 占实际消耗的绝对大头，混合价按输入 80% + 输出 20% 计，与本站模型表格的加权价格同口径。
成分准入（每日动态）：进入 OpenRouter 当日 Top 50；有有效价格；当日份额 ≥ 0.1%；非免费模型。免费/预览模型与 embedding 等非对话模型不进「支出」口径。
子指数：TTSI-F（闭源前沿）与 TTSI-O（开源权重）按本站模型库标签拆分；Frontier Premium 为两者之比。CPI-per-IQ 用 Artificial Analysis 智能指数做用量加权，衡量「每单位智能」的市场价格。
发布口径：主发布值为 7 日移动平均（消除工作日/周末的流量周期），原始日值在图表中可切换。每日 UTC 00:47 起发布前一 UTC 日数据；已发布的历史值不回溯修改，计算口径变更升版本号。价格异常波动有观察期与复核机制，篮子表中以标签透明标注。
口径说明：用量数据反映 OpenRouter 平台生态（独立开发者与 agent 应用为主），大企业直连厂商的流量不在统计内；长尾模型不进篮子，覆盖率随每日数据公开。
版本日志：v1.0（2026-07）首次发布，基期 2026-04 = 100（$2.20/M）。数据序列自 2025-12-01 起；2026-03-17 之前为价格外推段，主要反映用量结构变化。
常见问题
什么是 LLM Token 支出指数？
LLM Token 支出指数是衡量大模型推理市场实际支出水平的量化指标。TrakToken 支出指数（TTSI）每日发布，按真实用量加权计算推理价格，单位美元/百万 token。它回答"今天市场为一百万个 token 实际付出的典型价格是多少"，而不是某家定价页的标价。基期 2026 年 4 月均值 = 100 点。也称 AI token 支出指数或大模型支出指数。
现在 LLM token 的市场价格是多少？
截至 2026-07-20（UTC），TrakToken 支出指数报 99.8 点，全市场用量加权的 LLM 推理价格为每百万 token $2.19。闭源前沿模型均价 $5.50/M，开源权重模型 $0.53/M，前沿溢价 10.4 倍。
指数是怎么计算的？
每日取 OpenRouter 公开的 Top 50 模型 token 用量作权重，乘以各模型的混合价格（输入价 ×0.8 + 输出价 ×0.2，对应市场约 80/20 的输入/输出 token 结构），加权求和得到美元价格，再除以基期均值得到指数点位。公式、篮子与异常规则全部公开在本页计算口径板块。
数据来源是什么？
用量权重来自 OpenRouter Datasets API（openrouter.ai/rankings）的每日 Top 50 模型排行；价格来自 Artificial Analysis 的日更定价数据（与本站其余页面同源）。两者均为公开数据源，自动管道每日 UTC 00:47 起尽早更新。
它与 Silicon Data 的 token 指数有何不同？
计算口径完全公开是最大差异：TTSI 的公式、每日篮子构成、映射表与异常处理规则全部可查，数据 CC BY 4.0 可自由引用；此外 TTSI 提供基于能力评测的衍生指标 CPI-per-IQ（每单位智能支出），并按开源/闭源拆分子指数。两个指数读数量级一致，可互相印证。
今日闭源前沿与开源权重的价差是多少？
截至 2026-07-20，闭源前沿模型（TTSI-F）用量加权均价 $5.50/M tokens，开源权重模型（TTSI-O）$0.53/M，前沿溢价约 10.4 倍。溢价走势见本页 Frontier Premium 板块。
我可以在研究或文章中使用这些数据吗？
可以。TTSI 数据以 CC BY 4.0 许可发布：允许转载与二次分析，需署名 "TrakToken Spend Index" 并回链本页。提供 JSON API、每日更新的 CSV 全量下载与可嵌入 widget，见页面底部数据获取板块。
更新频率是怎样的？
每日更新。指数管道于每日 UTC 00:47 运行，发布前一 UTC 日的读数；主发布值为 7 日移动平均，用于消除工作日/周末的流量结构性波动，原始日值在图表中可切换查看。
获取数据 · API · 嵌入
- GET /api/index/latest 最新读数 JSON（无鉴权，CORS 开放，CDN 缓存 1 小时）
- GET /api/index/history?from=&to= 历史序列 JSON
- 全量 CSV 下载（每日更新）
- 嵌入 widget：
<script src="https://www.traktoken.com/embed/ttsi.js"></script>
数据许可 CC BY 4.0：可自由转载与二次分析，请署名「TrakToken Spend Index」并回链本页。 月度归档：2026-052026-062026-07
Source: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), as of 2026-07-20. Pricing data: Artificial Analysis.
TTSI is an independent index by TrakToken. It is informational and not investment advice.