T2V Velocity：一个AI原生的商业指标

Token消耗量≠商业价值：一个被AI行业忽视的盲区

我目前同时经营两个生意。

一个是AI代理服务，也就是LLM API转售（俗称AI中转站）。一个是旅游公司，用AI写短视频文案。

卖Token的时候，我看到程序员群体消耗量最大——动辄几万、几十万Token，调试、重构、生成代码。

用Token的时候，我发现短视频文案只需要100来字。发出去，看数据，调整，再发。一天能跑好几轮。

然后我发现了一个非常有意思的事实：

程序员消耗的Token是短视频文案的1000倍，但付费意愿可能只有后者的1/10。

PS：只讨论商业事实，没有其他意思，这个是自然规律。

为什么会这样呢？

经过我的观察和思考，我发现：

程序员写代码： 消耗10万Token，然后调试需要继续效果，集成测试还要消耗 token，上线后还要等用户反馈，架构错了？推倒重来

短视频文案： 消耗200Token，写完直接发，2小时看播放量，不行？再发下一条。爆了？直接变现

一个闭环至少要 1 个月，一个闭环只要不到半天。

差距是600倍。

再算上价值密度的差异，T2V（Token-to-Value）的差距可能是16万倍。

T2V Velocity：一个新指标

我需要一个概念去描述这样的现象，然后去翻了翻经济学和SaaS领域，发现几个相近的概念：

• Time-to-Value：SaaS领域讲客户多快能感受到价值
• Capital Velocity：金融领域讲资本周转速度
• Throughput：TOC约束理论讲单位时间产出

都沾边，但没有一个精准描述Token时代的这个现象。

所以我们自己造了一个：

Token-to-Value(T2V) Velocity = 商业价值 / (Token成本 × 闭环天数)

它衡量的是：每一分Token投入，多快能转化为可验证的商业价值。

一张表说清楚

场景	Token消耗	闭环周期	商业价值	T2V
短视频爆款	200	0.1天	¥10,000	500,000
日常文案	500	0.5天	¥500	2,000
功能开发	50,000	30天	¥50,000	33
代码重构	100,000	60天	¥20,000	3

短视频爆款的T2V是代码重构的16万倍。

这不是小数点后的差异。这是商业模式层面的差异。

以上数据均为估算，仅可参考规模。

当然这里并不是说编程消耗 token 没有价值，而是编程这个行业本身就是转化周期更长的模式，是很吃规模的。作为 token 售卖方，如果是面向这类行业，必然会导致自身的闭环周期很长，不过一旦完成闭环，将是规模庞大，且壁垒非常深的模式。这类方向往往适合大厂而非创业者。

这也是我们 Deepractice 从早期面向 AI 编程做产品到后面突破转型到其他行业的核心因素。

这对AI行业意味着什么？

1. 你以为的大客户，实际上仅仅存在规模，而缺乏利润

传统思维：Token用量大 = 收入高 = 好客户

T2V思维：Token用量大 + 闭环周期长 = 成本高 + 价值感弱 = 随时可能流失，或者被成本压榨

真正的黄金客户是高T2V客户——Token用得少，但每一分都能快速变现，付费意愿反而最强。

2. 客户付费的不是Token，是闭环

为什么短视频场景的客户更愿意付费？

因为他们能算清ROI。

100Token → 一条文案 → 发布 → 2小时后看数据 → 赚到钱或者学到经验

这个闭环足够快、足够清晰，客户知道自己在为什么买单。

而程序员场景，从Token到价值的链条太长、太模糊，客户自己都不确定这钱花得值不值。

这个跟年初说的结果交付的概念类似。

3. 高T2V场景清单

如果做AI产品，我可能更愿意优先抢占这些场景：

• 短视频/直播文案
• 电商商品描述
• 社交媒体运营
• 营销广告创意
• 客服话术
• 方案定制

共同特征：Token少、闭环快、价值可量化。

值得庆幸的是。这些行业反而没有 AI 编程 辣么卷。

一句话总结

客户付费的不是Token，是闭环。

T2V Velocity衡量的是从投入到价值验证的效率，这才是决定客户价值的核心指标。

Token消耗量只是成本，闭环效率才是价值。

整个AI行业都在卷Token价格，但真正该卷的是：如何帮客户更快完成价值闭环。

这是一个AI原生的经济学概念，欢迎讨论。