百度词元所上线：大模型Token交易开始有“验真”和“征信”

大模型行业正在从“模型发布竞赛”进入“Token流通竞赛”。

AITOP100平台获悉，百度在百度世界 2026 开幕式上正式推出大模型 Token 交易平台 “词元所”，并披露上线一个月以来，入驻供应资源已超过 100 个，日均调用次数突破 5000 万，日均调用 Token 量超过 7000 亿。

这背后并不是简单的“模型聚合”。百度创始人李彦宏在开幕演讲中表示，2026 年前 9 个月几乎每天都有不止一款新模型发布，模型调用需求迎来大爆发，但市面上一些词元中转站“并不对模型效果、服务稳定性和响应速度负责，甚至无法验证模型真实性”。

词元所要做的事，就是把 Token 交易从“到处找、反复试”的灰色地带，拉回到有准入、有监测、有信用评价的平台化交易。

官网地址： https://cysuo.com/

一、词元所到底是什么？

词元所的定位是 大模型的可信交易平台，类似“模型交易所”。它一端汇聚模型和模型提供商，另一端服务企业、开发者和个人用户，让采购方可以在同一平台上完成模型筛选、比价、接入和调用。

目前平台已接入 DeepSeek、GLM、Kimi 等多款模型资源，同一模型可能由多家供应商提供，用户可横向对比价格、延迟、成功率等指标。 平台支持统一 API 接入，开发者无需单独适配多家厂商，即可切换不同模型资源。

需要注意的是，词元所并非百度文心大模型本身，而是面向多模型、多供应商的交易与调用平台，依托百度千帆底座承接调用流量。

二、核心能力：验真 + 征信

词元所的重点不是单纯撮合交易，而是解决 Token 市场长期存在的信任问题。其能力主要围绕两块展开：

1. 验真：先核验模型是否“货真价实”

平台通过以下方式核验模型资源：

• 模型指纹比对，防止供应商在后台替换模型；
• 能力测试，验证模型是否达到宣称效果；
• 性能与可用性测试，评估响应速度、吞吐和稳定性；
• 上线后定期抽检拨测，持续监测线上服务质量；
• 全链路实时监测调用，覆盖服务周期内的运行状态。

这对企业采购尤其重要。过去部分中转站存在虚标性能、模型掉包、账单不透明等问题，甚至用户难以确认自己调用的到底是不是目标模型。

2. 征信：给模型供应商建立信用档案

词元所会从多个维度为模型提供商打分，包括：

• 服务稳定性；
• 能力兑现度；
• 安全合规情况；
• 商业履约记录。

信用标签公开可查。如果供应商信用下滑，平台会主动提醒使用方。这些记录会沉淀为公开信用档案，采购方可以据此判断某家供应商是否长期可靠。

三、上线一个月：日均 Token 调用超 7000 亿

百度披露的数据显示，词元所上线一个月以来：

• 入驻供应资源 超过 100 个；
• 日均调用次数 突破 5000 万；
• 日均调用 Token 量 超过 7000 亿。

这个数字说明，Token 交易已经不是小众需求。随着智能客服、代码生成、数据分析、智能体应用等场景扩展，企业对大模型调用的消耗正在快速攀升。当调用量达到千亿级日均规模，交易环节的信任成本就会成为产业规模化的关键瓶颈。

四、为什么Token市场需要“交易所”？

过去两年，大模型 API 价格波动很大。不同厂商、不同模型、不同套餐之间的 Token 单价差异明显，部分产品甚至出现数倍价差。 同时，Token 计量口径、缓存命中规则、账单透明度等行业标准仍不统一，采购方很难直观判断真实成本。

更复杂的是，市场上出现了大量 Token 中转站和代理服务。它们确实降低了部分用户的接入门槛，但也带来了模型真实性、数据合规、计费不透明和服务不稳定等风险。

词元所的出现，相当于给 Token 交易加了一层“可信中间层”。它不一定能解决所有问题，但至少让采购方多了一个可核验、可比较、可追责的选择。

五、对企业采购和开发者意味着什么？

对企业采购方：

• 可以减少“到处找供应商、反复试模型”的成本；
• 能横向对比同一模型不同供应商的价格、延迟和成功率；
• 通过信用评级降低供应商选择风险；
• 更便于管理账单、用量和调用质量。

对开发者：

• 一次接入即可调用多个模型；
• 更容易完成模型选型和效果测试；
• 可借助平台数据判断模型稳定性；
• 降低自建多模型路由和监控的成本。

对模型供应商：

• 有机会进入更开放的模型交易市场；
• 需要接受准入测试和持续监测；
• 服务质量、履约能力会被公开评价；
• 低质供应商将更难靠低价长期获客。

六、词元所当前模型热度

小编登录词元所官网，经过仔细了解得知，在词元所模型市场上正在交易的模型有41个，分为文本类和视频类

1.文本类

根据小编的了解，目前deepseek，智谱（GLM），Kimi AI这3家各个版本大模型包揽了热度排名前十，分别是：

1. deepseek-v4.1-flash
2. glm-5.3
3. glm-5.2
4. glm-5.3-flash
5. deepseek-v4-flash-0731
6. kimi-k3
7. deepseek-v4-pro-0813
8. deepseek-v4.1-flash-1017
9. glm-5.1
10. deepseek-v4-flash

2.视频类

根据小编的了解，万万没想到的是视频类大模型Token交易量热度前十竟然是MiniMax、可灵AI、Vide AI、PexVerse这4家的大模型，性能最强的Seedance2.0/2.5系列模型竟然没有上榜

1. MiniMax-H3
2. MiniMax-H3-MAX
3. kling-v3
4. kling-v2-6
5. kling-v3-omni
6. viduq3-turbo
7. kling-3.0-turbo
8. viduq3-pro
9. kling-v2-5-turbo
10. PexVerse v6

七、仍需要观察的问题

词元所仍处于早期阶段，后续至少有几个问题值得关注：

• 模型能力评测标准能否被行业广泛接受；
• 不同模型之间的效果可比性如何保证；
• 信用评级能否持续影响供需双方选择；
• 抽检拨测覆盖面和实时性如何平衡成本；
• 平台自身的中立性如何长期维持；
• 对海外模型、开源模型和国产模型的覆盖边界。