(网经社讯)随着大模型技术的迅速迭代，词元（Token）服务成为从技术走向应用的关键点，我国日均词元调用量持续攀升，2026年6月，国内词元日均消耗量约500万亿，是2025年12月的近4倍。产业中越来越多的MaaS（Model as a Service，模型即服务）平台厂商通过公有云API方式供给大模型词元服务。然而用户对词元服务性能缺乏直观的判断依据，且面临选型困难等各类问题。
为有效衡量服务性能，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所、人工智能大模型及软硬件评测工业和信息化部重点实验室和中国人工智能产业发展联盟，自2025年以来持续开展公有云大模型词元服务性能监测工作，为产业应用提供重要参考，现联合发布《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》。
报告基于2026年1-8月的监测数据，围绕各平台词元服务调用成功率、吞吐速度、首词时延、稳定性、价格、上下文窗口等维度开展分析，对比原厂大模型官方平台，以及DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi四款开源模型在第三方平台上的性能差异，进一步分析影响词元服务性能的关键因素，总结产业核心观察，明确下一步工作计划，旨在为用户选型提供参考，并为产业界优化服务能力提供方向指引。
【全文下载】大模型词元服务性能监测报告（2026年）.pdf
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