什麼是 Token-as-a-Service？AI 時代的資源計費與管理新模式

隨著 AI 大模型的快速發展，訓練和部署這些模型所需的計算資源與成本也大幅攀升。面對龐大的資源需求，企業需要更精準且有彈性的計算與資源管理方式，以提升運算效率並控制支出。在此背景下，Token-as-a-Service 概念應運而生，透過基於使用量的代幣計費模式，為企業提供更靈活且透明的 AI 運算資源使用方案。

什麼是Token?

在解釋什麼是Token-as-a-Service之前，我們需要先理解什麼是Token。

在自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM）的世界裡，「Token」是最小的文字處理單位。它可以是一個完整的單字、詞根，甚至是標點符號。AI 模型並不是逐字理解文章，而是透過將文字拆解成多個 token，進而進行語言的理解與生成。

下面以不同語言、符號與數字來舉例 token 如何切分和計算：

在運算過程中，token 的數量直接決定了模型需要處理的工作量。也就是說，輸入越長、輸出越多，所消耗的 token 就越多。這不僅影響模型的運算速度，也與計算資源與成本密切相關。因此，token 已經成為衡量 AI 模型使用量與計算效率的核心單位。

Token-as-a-Service 是什麼？

Token-as-a-Service (TaaS) 是一種以「token」作為核心計算單位的服務模式，讓企業能根據實際使用的 token 數量來支付費用。這種模式能更精準反映 AI 模型的實際運算需求，避免因資源閒置而造成的浪費。

在企業直接租用 GPU 算力資源的情況下，即使沒有被完全利用，也必須支付相同的費用；而在 Token-as-a-Service 架構下，計算成本與使用量直接掛鉤，輸入與輸出多少 token，就付多少費用，大幅提升資源利用效率與成本透明度。

這種模式特別適合多種應用場景，例如：

• API 訪問大模型：像是開發者使用 OpenAI API，只要依照呼叫時消耗的 token 數量計費，不需要為閒置的 GPU 算力付錢。
• 企業內部 AI 平台：如果一家企業有客服部門和法務部門同時使用 AI，系統可以把 token 使用量分別計算，讓成本清楚分攤到不同部門或專案。
• SaaS AI 應用：像線上翻譯工具或智慧寫作平台，可以依據用戶實際輸入輸出的 token 數量收費，讓價格更靈活，也更容易擴大服務規模。

透過 Token-as-a-Service，企業不僅能精準掌握 AI 使用成本，也能在不同場景中享有高度彈性，這使它逐漸成為 AI 應用的重要計費與管理模式。

Token-as-a-Service 對企業的優勢

導入 Token-as-a-Service，不僅能讓企業在資源管理上更靈活，也能有效降低營運成本，主要優勢包括：

• 成本可預測：只需為實際使用的 token 付費，避免閒置資源浪費
• 彈性擴展：企業可依需求快速調整 token 配額
• 資源最佳化：更精準的計算單位，提升 GPU 資源利用率
• 適合多種 AI 工作負載：對話、資料分析、模型推論都能以 token 計算
• 便於跨部門成本分攤：以 token 為單位，清楚追蹤各部門或專案的資源消耗

然而需要注意的是，雖然 Token-as-a-Service 能有效降低前期開發成本與基礎設施投資，但在長期使用下，其費用可能高於自建方案。因此，企業仍需根據自身需求與發展規劃，謹慎評估是否適合採用此服務。

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