本周 Token 消耗 · 一场关于缓存、机器与模型的细读

统计区间：2026-08-10（周一）至 2026-08-16（周日）。数据来自词元账房 v_canonical 视图，涵盖 Mac Mini 上的 Hermes 与 MacBook Air 上的 Claude Code / Kimi Code。所有 token 量为 input + output + cache_read 之和；订阅制渠道只计 token 量，不计费用。本周总量约 2.63 亿 token，其中缓存读取（cache_read）是绝对主体，input/output 只是冰山一角。

Lupi Editorial · 日序列

一周三天高峰，其余日子只是平静的底噪

每日总 token 量 · 单位 = 100 万 token · 圆点标出前三高峰
8/10 一 · 49.14M tokens 49.1M 8/10 一 8/11 二 · 17.84M tokens 8/11 二 8/12 三 · 59.01M tokens 59.0M 8/12 三 8/13 四 · 40.11M tokens 8/13 四 8/14 五 · 58.80M tokens 58.8M 8/14 五 8/15 六 · 19.39M tokens 8/15 六 8/16 日 · 18.48M tokens 8/16 日 ONE DOT = ONE DAY · TOTAL = INPUT + OUTPUT + CACHE_READ
BARCODE LOLLIPOP · 2026-08-10 – 2026-08-16 · 词元账房 v_canonical
Lupi Editorial · 矩阵

Mac Mini 的 Hermes 是消耗的心脏

气泡面积 ∝ 总 token 量 · 仅标出数值最大的组合
Mac Mini Mac Mini · hermes — 144.84M tokens 144.8M MacBook Air MacBook Air · claude-code — 53.81M tokens 53.8M MacBook Air · kimi-code — 52.67M tokens 52.7M hermes claude-code kimi-code
ARC MATRIX · MACHINE × AGENT · 词元账房 v_canonical
Lupi Basics · 横向条形

Kimi 渠道吃掉近九成 token

每根 tick = 500 万 token · 行尾为精确总量 · 其他 = alibaba + bytedance
Kimi-coding 229.66M Kimi-coding — 229.66M · 约 46 个 5M 单位 Xiaomi 23.35M Xiaomi — 23.35M · 约 5 个 5M 单位 DeepSeek 9.14M DeepSeek — 9.14M · 约 2 个 5M 单位 其他 0.60M 其他 — 0.60M · 约 1 个 5M 单位 ONE TICK = 5 MILLION TOKENS · 其他 = ALIBABA + BYTEDANCE
TICK ROWS · PROVIDER RANKING · 词元账房 v_canonical
Lupi Basics · 柱状

模型层的两座山：kimi-k2.6 与 k3 家族

每一横档 = 500 万 token · k3 含 Mac Mini 与 MacBook Air 两条来源
95.4 kimi-k2.6 — 95.38M tokens kimi-k2.6 64.1 k3 双端 — 64.10M tokens k3 双端 51.9 kimi-code/k3 — 51.92M tokens kimi-code/k3 22.3 mimo-v2.5-pro — 22.34M tokens mimo-v2.5-pro 13.9 kimi-k3 — 13.86M tokens kimi-k3 9.1 deepseek-v4-flash — 9.14M tokens deepseek-v4-flash 3.5 k3-256k — 3.51M tokens k3-256k ONE RUNG = 5 MILLION TOKENS · DOT MARKS EVERY FIFTH
RUNG BARS · TOP MODELS · 词元账房 v_canonical