Token消费不为结果买单

造AI的讲故事,用AI的看账单。

01

2026年有个明显的趋势,大模型能力持续进化,人工智能的话题降温,AI用户吐槽Token太贵。

短暂进入理性阶段,开始冷静的看问题。

越来越多的用户意识到:整天想着磨刀提效率,并不能解决关键问题。效率上去了然后呢?自然是优化Token的成本。

互联网公司和从业者,对新技术的热情十年如一日。

AI对工作流和业务的支撑,覆盖和触及的场景越来越多,Token的账单也越来越长,AI能力转化为生产力,是否具备性价比,付费的人似乎也说不清楚。

虽然Token的价格透明,但消耗过程的价值很难衡量。

当可用的AI产品够多,用户的选择空间很宽泛,可以通过合理的组合配置,以此降低AI的使用成本,这也是对DeepSeek预期高的原因。

能力够用和价格够便宜,也会倒推其它模型跟着降本。

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衡量Token的消费是否值得,主要看谁在用和怎么用?

以在职的互联网公司说,业务涉及线上协作和线下交付,覆盖的场景宽泛且相对复杂,存在大量重复细碎的事项,三种岗位对AI重度依赖。

线上宣传的运营,在线获客的销售,全栈开发的产品团队。

互联网企业依赖线上流量,过去流行追热点拍素材,现在的运营用视频大模型,可以快速复刻全网热点梗。

销售接触到的客群广泛,很多线索用机器人同步,就是上半年爆火的养龙虾,在企业中找到各种落地的场景。

研发人员清一色的全栈工程师,产品也会直接编程出效果图,大量的文档和开发任务,全部交给AI去完成。

在悄无声息的进程中,AI重构组织的协作模式。

为避免Token被无故浪费,不同角色提供不同的模型会员,并不激进的要求全员使用,也不排斥AI并且保持理性。

但Token账单必须在预算之内,每笔投入都有明确的业务场景。

03

以最熟悉的研发领域看,在诸多AI工具的选择上,有三种常见的组合模式。

第一种:纯正的Claude工具和模型,是消耗Token预算的主力,每人每月的账单全部过千。

第二种:AI IDE工具搭配模型,主流是Codex和Cursor两款,每人每月的账单500左右。

第三种:各类工具混搭使用,主流和冷门的都有涉及,其中以Claude搭配DeepSeek为主,账单控制在200上下。

有个魔幻的现象:不同方式堪称年龄段的缩影。

从近一年的实践经验说,个人对AI工具的排列组合,主打一个高中低全覆盖。

Claude模型充值Key密钥,但没有作为主力工具,偶尔用来分析复杂的技术问题,会员以ChatGPT和Cursor为主,再搭配几款免费的打下手。

抛开生产力方向,主要是Claude搭DeepSeek模型,纯粹的喜欢这两款产品。

很难衡量不同组合的性价比,虽然模型的水平有明显差异,但使用者的自身能力会弥补,AI拔高职场新人的专业能力,同时也在放大经验的价值。

Token账单为过程付费,企业只为打工人的结果买单。

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不同AI工具的组合方式,会对Token账单带来直接影响,如何使用会产生间接的影响。

初次使用AI编程产品,所有操作都用提示词下指令,最多半天就会玩到限额,随着免费Token的额度收紧,付费使用成为主流模式。

用户边吐槽边付费,边考虑如何节流降本。

首先分析任务的价值,更复杂价值更高,自然值得用更强的模型。

在产品研发领域:业务分析与架构设计,最能体现决策的价值,需要高质量的Token投入;重复性编码与文档呈现,更加考验执行的效率,可以适当降低Token的质量。

其次理解模型交互原理,主要是上下文和输入输出,合理控制信息的密度,能明显降低Token消耗速度。

最后设计工程的规范和规则,减少模型自由发挥的空间。

当然别忘记自己的专业和经验,积累在大脑的知识永久免费。

从个人使用AI的习惯来说,合理的搭配工具组合,并且平衡自己和AI的分工,可以较好的控制Token流速。

在真实的工作场景中,任务虽然由AI执行,但核心模块都会手动验收,质量和效率必须亲自把关。

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社媒有个共鸣很强的话题,随着AI深入和重构工作流,忙完一周甚至是一天,脑腐的感觉特别强烈。

毫无疑问情况属实,最近也在尝试更换思路。

此前聊过的实践案例,在轻量级的项目中,用Codex把业务和产品研发,融合在一起全流程管理,三人具备共识的情况下,协作效率和产出质量非常高。

围绕这个案例认真反思:是否该重新设计工作流?

脑腐的原因来自AI进程,多个AI处于工作模式中,思路自然也要跟随变换,AI虽然减少重复的工作量,但是它的执行效率,也在驱动用户不断加速。

提交一个任务的间隙,会浏览更多的信息,甚至去管理另一个任务。

如果重新定义流程,让AI按照指定的规则运行,注意力放在设计的框架中,观察输入和输出的完整过程,应该能够减轻脑腐的感觉。

更令人脑腐的问题是:不管如何编排流程,AI都会在过程中加速进化,并且还留下一堆账单。

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AI工作流
https://github.com/chaos-pro/chaos-flow

内容归档
https://github.com/chaos-pro/chaos-weblog
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