科大讯飞发布星火Token Factory，解决企业AI成本与治理难题
科大讯飞发布星火Token Factory，通过模型路由和推理优化，帮企业降低AI成本并提升效率。
企业AI重心正从模型能力转向基础设施运营。科大讯飞在WAIC发布星火Token Factory，通过智能模型路由、推理引擎优化和全链路可观测，帮企业降本增效。实测推理效率提升约5倍，等效节省数百万硬件成本。
正文摘录
 新智元报道  五千名工程师，四个月，把 Uber 一整年的 AI 预算烧成了灰。 面对这张账单，Uber 的 COO 直接懵了：钱烧成这样，ROI (投资回报率) 到底在哪？ 紧接着，微软、Meta、亚马逊，一个接一个开始给员工手里的 AI 编程工具踩刹车。 魔幻的是，这一切偏偏发生在 Token 单价一路下跌的 2026 年。 而它背后的「罪魁祸首」，就是 Agent (智能体)。一个 Agent 跑完一个完整任务吞掉的 Token (模型处理的最小文本单位)，是过去一次简单问答的数倍乃至数十倍。模型越会干活，账单涨得越快。 于是，一门去年还没人当回事的学问，今年成了显学——给 AI 算账。   建模型的时代过去了 麻烦才刚开始 和前两年相比，现在的模型可以说是多到数不清。开源的、闭源的、通用的、行业的，能训的几乎都训出来了。 但更难的问题随之而来：模型都有了，怎么让它们在企业里跑得又快、又省、又安全？ 真实的现场比想象中更乱。 一家大型企业，应用建了百八十个，模型接了四五十个，中间靠一条条硬连接对上。哪个应用走哪个模型，全凭当初谁接的谁。 跑是能跑。