Ironclad 工程师：不要优化 Token 消耗，要追求“可信吞吐量”
AI Engineer · youtube · 2026-08-29
Ironclad 的 Mingsheng Hong 分享了管理 AI 成本与效率的实践经验。他指出单纯建立 Token 消耗排行榜会导致员工滥用，仪表盘应像“烟雾报警器”用于发现异常而非竞争。与其关注代码行数或 Token 数量，团队转向测量“可信吞吐量”——即通过客观检查、人工评审并真正触达客户的工作量。他还建议通过消除不稳定的测试和限制 Agent 重试次数来加速审查流程。
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