近日，国内多所高校开始向学生免费发放Token的消息，引发关注。有意思的是，今年“双11”期间，Token（词元）作为商品上架，这款办公个人会员月卡，单价仅1分钱，在直播间卖爆了。那么高校里的Token有什么用？扬子晚报紫牛新闻记者采访了专家进行解读。

多所高校向学生免费发放Token

根据同济大学信息化办公室官网发布的最新内容显示，学校人工智能服务平台已上线面向全校师生开放，师生使用统一身份认证账号即可访问模型调用、智能应用开发、实践教学、多模态创意内容生成、智能云桌面等能力。其中也提到为每位师生提供专属 API Key，兼容 OpenAI 接口规范，可直接接入各类客户端与开发框架，试运行期间每位师生每周1000积分（折合1亿Token）。

同济大学信息化办公室官网

此前有不少学校也发布了类似的通知或计划。北京邮电大学2026年校园开放日暨高招咨询提到，推出“人人有算力”计划，为秋季入学的新生配备专属AI算力账户，助力学子成长成才。中国科学技术大学推出“词元计划”，每天1亿个AI词元（Token），按现在主流大模型的市场调用价折算，每天一个亿，大致相当于学校每天为每个学生提供了数十元的AI开销。

值得注意的是，词元（Token）没有统一价格，按模型和用量算。根据中国信息通信研究院近日发布的《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》显示，2026年国内外模型服务价格明显上涨国内2025下半年归一化（注：把各家不同的计价方式，折算到同一个统一口径上，让价格可以横向比较）均价为6.8元/百万词元，而今年以来均价为13.46元，涨幅接近1倍。

记者向南京大学、南京邮电大学、江南大学、扬州大学等江苏多所高校了解到，现阶段暂无相关发放计划。

北京邮电大学“人人有算力”计划

中国科学技术大学推出“词元计划”

如何看待高校向学生免费发放Token？

南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院副院长黄海平教授（博导）告诉记者：“高校向学生免费提供Token，可以理解为大学公共教学科研资源的一次延伸。过去，学校通过图书馆、学术数据库、专业软件和计算机实验室支持学生学习。随着大模型逐步进入教学科研流程，提供统一的AI服务，也具有相应的教育合理性。这反映出高校正在将AI服务纳入支持人才培养的基础条件。”

黄海平教授表示：这项举措的重要价值在于促进AI资源获取的公平。如果完全依靠学生个人付费，家庭经济条件、课题组经费和信息获取能力的差异，都可能影响学生使用AI的机会。学校统一提供基础额度，有助于降低使用门槛，使更多学生能够获得学习辅助和科研支持。不过，公平并不意味着所有人只能获得完全相同的资源。更合理的安排是保障人人可用的基础额度，再根据课程实践、科研项目和实际需求提供补充支持，兼顾机会公平与资源使用效率。

同时，他也提到，免费提供Token需要与教学改革、使用培训和管理规范相配套。学生能够借助AI更快完成任务，并不必然意味着理解更深入、能力更扎实。学校应注重培养学生的信息核验能力、独立思考能力和学术诚信意识，并通过过程展示、实验验证和答辩等方式评价真实能力。

高校里的Token主要用于哪些场景？

Token是大模型处理信息的基本单位，也是模型服务常用的用量计量依据。黄海平教授解释：“高校向师生提供Token额度，实质上是为其配置一定规模的模型调用配额。这些配额的典型应用场景包括学习辅助、教学支持、科研资料处理、编程与数据分析辅助、学术表达及智能应用开发等。不同高校、不同学科的使用需求存在差异，各类场景的实际使用规模和消耗占比，需要依据平台运行数据判断。”

例如，在智能应用开发方面，Token额度可以支持课程知识库、科研助手、校园咨询系统和智能体中的模型调用。黄海平教授举了一个例子：“知识问答系统需要将问题及检索到的参考资料输入模型，再生成回答。智能体则可能多次调用模型，完成任务分解、工具选择和结果分析。因此，一次用户操作可能对应多轮模型调用。模型生成工具调用指令、读取工具返回结果，通常涉及Token计量。数据库检索、程序执行等操作本身，则可能另行消耗计算资源或产生服务费用。”

未来大学购买Token会成为趋势吗？

高校采购大模型调用服务有望逐步成为常规投入，购买Token额度是其中一种形式。黄海平教授说：“中科大的‘词元计划’、北邮的‘人人有算力’平台和同济大学的人工智能服务平台，虽然供给方式不同，但都表明高校正在扩大面向师生的AI服务供给。随着大模型逐步用于课程教学、科研辅助和智能应用开发，模型调用可能从个人的零散使用转向课程、项目和平台层面的持续需求，为相关投入常态化提供基础。”

他还表示，这一趋势能否持续，主要取决于应用效果、需求规模和成本承受能力。与此同时，采购外部服务并非唯一选择。高校智算平台和数据中心，可以为模型部署提供基础。具备经费、技术和管理条件的高校，未来可能根据实际需求建设或扩充算力集群，部署适合本校教学科研的模型。因此，外部采购与校内部署相结合，可能成为部分高校的选择。校内服务可以承担适合本地处理的稳定任务，外部服务则可以补充特定模型能力或应对阶段性需求高峰。

扬子晚报/紫牛新闻记者 徐悦

视频 徐悦