百万美元Token不限量实测：无脑全扔给AI反而更累更贵
dotey · x · 2026-08-11
一项预算达100万美元的AI使用实验显示，给20多人团队无限量Token并未带来预期的高效：不仅AI成本可能超过人类员工，还会让人更疲惫。
实验指出，效率提升最显著的阶段是组织从0到1引入AI时。但现有公司架构是为人类设计的，即使算力无限，效率也会触及天花板。更严重的是，过度依赖AI会导致员工将思考外包，降低对项目细节的掌控度。
对此，有开发者指出，单纯比拼Token消耗量是“Token Max”时代的遗毒。真正有效的做法是精打细算：将复杂架构问题交给高阶模型，中等难度问题用开源模型（如GLM、DeepSeek），简单任务用本地模型，并辅以缓存机制。这种分级策略能大幅提升ROI，远胜于“一把梭”的盲目调用。
所属事件:百万美元实测：无限Token反而推高AI成本并增加疲惫感(3 条相关)→
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