北京
上个月，一位同事用AI编程助手写了两小时代码，拿到了一张1200美元的账单。他没干什么特别的——就是调试、粘贴代码块、追问几个问题。他完全不知道每次交互花了多少钱。
这正是整个行业眼下最大的盲区。AI助手在企业端的使用量正在爆炸，但开发者对背后的代币消耗几乎毫无感知。数据显示，2025到2026年间，企业AI支出从年均120万美元飙升至700万美元，增幅高达483%。
更麻烦的是，有些概念验证项目在测试阶段API调用费不过50美元，一旦推到生产环境，月账单直接膨胀到250万美元。这已经不是初创公司试水时的不小心，而是那些自认为一切尽在掌握的企业正在经历的真实困境。
要理解钱花在哪里，得先弄清代币到底是什么。代币不是一个单词，它是大型语言模型处理文本的最小单元。模型看不到你的原始文字，它只接收整数——每个词、标点、表情符号都要先经过分词转换。通常来说，100个代币大约对应75个英文单词，一页文档大概吃掉五六百个代币。
问题出在代码上。代码的代币消耗量是纯文本的1.5到2.5倍。很多团队在做项目估算时直接用单词数去推代币量，结果预算偏差达到三倍之多。一位架构师曾假定“一页文档的代币成本等于一页代码”，实际偏差了一倍。
不仅开发者容易误判，大公司同样在吃暗亏。Uber把2026年全年的AI预算在头四个月就烧了个干净。Meta和微软也在面对企业级大模型调用带来的月账单冲击，数额落在50万到100多万美元之间。
一个常被忽略的坑是复制粘贴代码。单次粘贴本身不会立刻让你的账单飙升，真正的问题出在会话持续过程中——模型需要反复处理整个上下文里的代码内容，长期对话会让代币消耗呈指数级攀升。相比之下，使用文件上传方式交由具备内置上下文管理能力的工具处理，能耗要低得多。
好消息是，有九种具体习惯可以砍掉六成以上的浪费，比如控制对话长度、善用系统指令归拢上下文、用工具自动管理代币配额等。像Kiro这类产品已经把这些优化内建在系统里，自动处理代币预算和上下文窗口的平衡。
代币就是AI的电表。三年来，单一代币的价格跌了上千倍，但消费量的激增完全吃掉了这部分降幅。企业不但没少花钱，反而花得更多。而那些每天埋头用AI写代码的人，通常对此毫无察觉。
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