AI编程的巨额Token开销

在X上关注了龙虾的创始人彼得，有一篇推文很有意思，贴出了用codexbar的Token使用量。

一个月发出760万个请求，消耗token量6030亿，价值130万美元。

换句话说，他每天用AI编程，成本是4万多美元。

当然，我不认为这是他真实支付的使用成本。因为他是奥特曼的员工，是openai高薪的工程师，所以自然可以无限量使用自家公司的token。

但他的token使用量大概率是真的，这个结果也是很吓人。

给大家看看我一个月使用codex的情况，也就是530多美元，使用了6.34亿token

给大家看看我一个月使用codex的情况，也就是530多美元，使用了6.34亿token。

大佬的效率和小菜鸡的效率一目了然。

现在很多公司都在外购token，不然中转站怎么会这么火？

这里有一个细思极恐的点，大家可以计算一下，如果像我这样的菜鸡开发者，每个月都要消耗几个亿的token，再过几个月，可能业务熟练和增量，消耗到几十个亿。

那么一般正儿八经的程序员，每个月消耗的token量是很吓人的，单月用掉几千亿，几万亿都是正常的，公司的成本随着AI的引入，其实不降反升。

如果改用便宜的国产开源模型，价格大约是国外旗舰模型的1/30到1/50,一年也得200-300万。要是使用美国的顶级模型，费用来到几千万到上亿人民币。

从公司角度出发，要么买包月套餐，要么买API，几乎所有的商业主体都会设限制，不会让程序员无限制使用外部模型，加上程序员工资，开发成本爆炸。

像大型公司Uber和微信都顶不住巨额的Token费用。

L站上不是有吐槽吗？说现在是自费token上班，说的就是公司虽然表面上鼓励大家用AI提效，但压根没考虑过给大家负担token成本。

你要AI提效没问题，我鼓励。

但你要报销token成本，我不同意，别来找我。

所以，真正让AI编程变成跟自媒体一样，核心在于token成为基建，犹如现在中国的水，电，流量。