优化AI架构提升token产出率的四个方向

Token消耗是当下AI 行业的最核心议题，甚至关系到对 AI产业的价值评估。

Glean主营企业AI token成本、RAG上下文架构的优化，年营收3亿美元。公司创始人&CEO Arvind Jain首创token产出率(token yield)行业分析框架，是企业落地大模型成本管控领域的代表人物。

以下是他今天最新推出的专文：

《你的token开销本质是AI架构问题，而非单纯模型问题》

企业级AI的token开销正在快速攀升，尤其随着技术从简易对话助手转向代码智能体、AI协作助手与长周期运行工作流。

这类系统单次任务的运算量大幅提升，对应的token消耗量也水涨船高。这给企业带来全新运营约束：问题不再是AI有没有实用价值，而是其产出的有效收益能否覆盖投入成本。

各项开销数据已不容忽视。德勤2025年科技价值调研显示，超半数受访企业将21%至50%的数字化项目预算投向AI，平均占比36%。

Ramp近期披露，月度AI开销同比暴涨4倍；《财富》报道称，Uber仅用四个月就耗尽了2026全年AI代码工具预算。

在我和众多企业负责人的交流中普遍发现：token消耗增速持续走高，但业务价值没能同步增长。

正因如此，企业需要跳出原始token用量指标，选用更科学的核算标准。关键不在于系统耗用了多少token，而是每消耗单位token能产出多少有效落地成果，简言之：token产出率。

从AI投入产出逻辑来看，该衡量方式更合理，因为token消耗很少只由模型本身决定，而是受整套配套系统影响：上下文检索逻辑、工具调用方式、任务拆分规则、模型调度策略、过往执行结果复用机制。

一旦架构设计低效，即便最终输出质量没有提升，token开销依旧会持续上涨。

token不单单是提示词里的文本内容

一句简短的用户指令，就可能催生高额token账单。

举例提示词：“分析这些账户流失风险并生成跟进任务”。肉眼可见的提示词篇幅很短，但实际token负载往往包含系统预置指令、工具参数定义、检索获取的文档、中间推理内容、运行日志与记忆数据。

多数企业级AI系统里，绝大部分token并非由用户手动输入，而是任务配套框架自动生成。

这时架构设计的重要性便凸显出来：若系统无差别拉取过量上下文、频繁调用冗余工具、重复执行已完成运算、把常规任务交由成本高昂的前沿大模型处理，token成本上升的同时，产出质量却毫无改善。

资源浪费不在单条提示词，而在顶层系统架构设计。

所以token产出率归根结底是架构层面的问题。

四项决定token使用效率的架构优化方向

1. 上下文质量

多数企业AI落地失利，根源都出在上下文环节。

模型无法自主甄别有效上下文信息，只会全盘处理传入数据；上下文体量越大，模型解析信息产生的开销越高。若检索数据源杂乱冗余，模型会耗费token在无关、矛盾信息上梳理，无法聚焦有效信息落地任务。

优化思路不是往提示词里堆砌更多数据，而是优化检索精度。

这也是上下文层架构至关重要的原因。在对标Claude Cowork类任务的基准测试中，@glean自研中心索引方案的选用频次约是通用MCP工具的2.5倍，而通用MCP工具的token消耗量高出约30%。

更关键的是：即便通用工具输出结果达标，也要耗用约83k tokens，Glean仅需43k tokens。

简言之，检索能力薄弱会迫使系统通过增加工具调用次数、反复推理、过量拉取数据弥补短板，这就是劣质上下文架构暗藏的隐性成本。

成熟的上下文层设计恰好相反：提前给模型精准、规整的有效信息，让token全部用在解决业务问题，而非拼凑原始素材。

2. 模型调度

智能体工作流里，并非所有步骤都需要调用前沿高阶模型做深度推理。

企业AI大量工作属于常规运维类：信息检索、检索方案规划、工具选型、结果校验、流程管控。这类环节不可或缺，但没必要全线启用成本最高的前沿模型。

多模型混合架构的价值正在于此：不是所有场景都一刀切使用轻量化模型，而是按需匹配算力层级适配任务难度。

业务规模化后，该选型逻辑愈发关键。倘若系统默认所有步骤都路由至高价前沿模型，企业等于为标准化常规工作支付顶配算力费用。

按需匹配模型规格是提升token产出率最直接的手段：高价值差异化任务保留前沿模型推理，重复标准化业务选用专用轻量化模型。

3. 持续迭代学习

企业AI系统不应每次处理同类问题都从零推演。

每一轮任务执行都会沉淀优化线索：哪些工具适配场景、哪条检索链路最优、哪些步骤属于冗余操作、哪些输出真正帮用户完成业务。

人类工作正是这套逻辑：优质成果会留存归档，避免重复造轮子，企业AI系统也应遵循该逻辑。日积月累的运行日志，能帮系统规避重复试错，高效处理同类需求。

缺少学习沉淀的系统，会不断为重复试错持续买单。

这是AI成本管控里容易被忽略的一环：能复用过往执行经验的系统，可精简无效推理、舍弃失败路径、快速收敛最优工作流，不仅优化输出质量，还能压低重复任务的token开销。

优质企业级AI会形成复利效应：完成一项任务，就能优化后续同类任务的投入成本。

4. 运行框架设计

随着智能体承接长链路、多步骤复杂任务，运行框架直接左右最终效果与token成本。

简陋的运行框架会无限制扩充有效上下文窗口，每一步迭代都不断叠加指令、工具定义、运行状态和中间结果，任务越长开销越高，输出稳定性同步下滑。

优质运行框架奉行上下文管控思路，而非无限制累积信息：按需为单步骤限定可用工具、复杂任务拆分给多个专用智能体协作、中间运行数据外置存储而非全留在即时上下文，每个模型仅载入当前必需的数据集。

设计目标不只是支撑复杂业务，更是在上下文不冗余膨胀的前提下控制成本。

AI真正的核心壁垒，是任务执行效率。