北京
截至2026年4月底，Uber已经花光了全年2026年度AI预算——才过了四个月，钱没了。而在同一时间段，微软则决定，自家工程师应停止使用一种按token计费、由公司付费的编程工具。两家公司、两款不同产品，共同指向同一根导火索：计费表在跳动。 两家公司在同一年做出类似决定，引出一个值得深究的问题：这究竟是两家财务团队在勒紧裤腰带，还是AI编程工具按token付费模式出现的第一道可见裂痕？ 据分析，Uber工程团队中95%的人已经采用了Claude Code和Cursor，并开始通过它们运行高负载工作流。将代理型工具几乎同时推广给所有人，token支出会随人头数成倍放大——而代理型工作流消耗token的速度，是以往自动补全时代从未让预算部门做好准备的那种。 代理型编程工具的工作方式是：规划步骤、读取文件、编写代码、检查自己的输出结果，再回头修复错误。其中每一步都涉及模型调用，而每次模型调用都按输入和输出的token数计费。单个开发人员为一次棘手的代码重构忙活一下午，产生的账单可能抵得上过去一个月的IDE工具开销。 前沿推理模型定价高达每百万输入token 30美元，而推理密集型的代理工作流恰恰高度依赖这类模型。按这个费率，一位工程师每天运行数十次代理循环，再加上几乎全员部署的规模，每位开发人员每月高达2000美元的账单就会成为这种定价模式下的必然输出。 原本期待中的“可预测的固定开销”没有到来，取而代之的是几乎覆盖整个工程组织、持续不断的高推理量代理驱动负载。据报道，Uber目前正在重新考虑其开发者工具的预算编制方式。 与此同时，微软那边已经切断了自家工程师对这类型工具的访问权限——除非其使用被认定为必要。这相当于一家资金充裕的云巨头，在最需要验证自身AI工具价值的场景里，用暂停令承认了：按token计费的算盘，打下去可能连地主家也没余粮。 当然，两种反应也可能都是理性回应：2026年两家公司的AI预算本身或许就定得保守，而代理型coding工具的爆发式采用，让任何按用量计费的成本模型都面临压力测试。但这恰恰是关键——正因为代理工作流是全新的成本形态，没有任何历史数据能做准确预测，按token计费就变成了一台随时可能失控的机器。 如果连财力雄厚的头部科技公司都对token账单踩下刹车，接下来要考虑的可能就不再是“该选哪款AI编程工具”，而是Agent时代的生产力工具，是否正在从“按人头订阅”转向一种更昂贵、更难以预测的计费范式。
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