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機器之心編輯部
最近,一個新詞引發了廣泛討論:「Tokenpocalypse」(Token 末日)。
起因是微軟對 GitHub Copilot 進行了一次定價重構。從 6 月 1 日起,Copilot 全面轉向基于 token 的計費模式,不同模型之間的 token 成本乘數差異巨大,部分模型的單 token 價格是其他模型的 60 倍。
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- 相關鏈接:https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/
而那些被用戶公認為「真正好用」的高級模型,恰恰是漲幅最兇的那一批。
隨著 Anthropic、OpenAI 等多家頭部 AI 公司籌備上市,AI 公司將面臨更加嚴峻的盈利壓力,或許將迫使更多廠商跟進漲價。
使用 AI 的成本永遠是企業擴張生產力不可避免的問題。前段時間興起的 「tokenmaxxing」 風潮,比拼員工 Token 使用量的驅動力,隨著 Token 末日的臨近而將走到盡頭。
「整個 tokenmaxxxing 的風潮,從興起到巔峰再到被嫌棄,一共就六個月。」
企業的兩難
這位來自大型企業的開發者描述了一個荒誕的困境:公司長期以來強制要求員工使用 AI 工具,token 用少了會被約談。但新定價一來,token 用多了同樣會被約談。
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更要命的是,Copilot 團隊到目前為止還沒能上線「員工級別 token 限額」功能。這意味著在新計費模式下,一個員工就可能在一天內燒光整個公司當月的 token 預算。
「我的工作已經不是用軟件解決業務問題了,」這位開發者寫道,「我的工作變成了解決 token 使用問題。」
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評論區的吐槽更加精彩。一位用戶總結道:「公司政策變成了:『用 AI 做所有事情,但小心別用太多,因為如果 LLM 消耗了太多 token 你會被停用,然后你會因為這個月剩下的時間沒用 AI 而被批評。』」
企業過于重視 AI 生產力,可能也是一把雙刃劍。
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某位來自大型律所的信息主管甚至在 AI 研討會上「炫耀」:他們的 AI 系統宕機后,律師們基本停工了,因為已經離不開 AI 了。
一個受過多年專業訓練的人,居然自由地承認自己離了 AI 聊天框就不能工作?我會羞愧到開始反思自己的職業生涯。」
Uber 超支事件:行業縮影
現在大部分 AI 模型都有用量包,企業在控制預算上的問題,在 Token 逐漸按量計費的趨勢下愈發嚴重。
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Uber 在一個半月內走完了一條完整的弧線:先是發現「AI 預算比預想的燒得快得多」,然后緊急設置使用上限和員工限制。
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相關鏈接:https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-02/uber-caps-usage-of-ai-tools-like-claude-code-to-cut-costs
「想象一下,像 Uber 這樣大量使用 AI 的公司都會這么快碰壁,」TechCrunch 的播客中談到,「問題就是:AI 實驗室能不能把成本降到和客戶的支付意愿對接上?」
一個冷知識:ChatGPT Plus 最初定價 20 美元/月的時候,并沒有什么戰略考量,「就是隨便吐了個數字出來」。整個行業到現在還在為這個起點買單。
「你的工作不會被 AI 取代,但你的預算可能會」
Reddit 上還有更多耐人尋味的細節。有人在公司建了一個 AWS Bedrock 成本監控面板,把每個模型、每個 token(包括緩存 token)的花費實時投到 CloudWatch 上,「讓開發者和財務一起看錢燒」。評論區的反應是:「恭喜,你剛給他們提供了一個新的 KPI 指標。」
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另一家大公司已經遭遇了類似的緊縮:AI 額度用完后,所有人被強制降級到 GPT-4.2,連 VSCode 集成都沒了。
一位不在科技行業的旁觀者說出了很多人的心聲:「這整件事消耗的精神能量和實際工時,已經多到影響了真正能幫公司賺錢的工作交付。」
當整個行業還沉浸在「AI 將取代一切」的敘事中時,一個更現實的問題已經浮出水面:算力的賬單,終究要有人來付。而「Token 末日」或許只是這場清算的開始。
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