AI代币经济学：如何在最大化ROI的同时最小化代币消耗

企业AI支出正以前所未有的速度飙升。最近，一家公司因未对员工使用Claude设置任何限制，一个月内意外消耗了5亿美元的AI代币。类似地，Uber和ServiceNow在年初几个月内就烧光了全年的AI预算。这种支出激增源于两个主要变化：价格和用量。主要AI提供商如Anthropic和GitHub Copilot正从固定订阅转向基于使用量的计费。例如，2026年6月GitHub Copilot的价格调整使部分用户的模型成本增加了9到18倍。同时，企业越来越多地部署AI智能体，多智能体系统的代币消耗通常是对话式交互的15倍，而编码智能体系统可超过1000倍。

好消息是，50-80%的代币支出是不必要的。许多隐藏的低效环节导致代币浪费：从用前沿模型处理简单任务，到重复处理相同上下文，再到智能体之间传递大量无关信息。所有这些问题都有解决方案。

以下是实现代币效率AI的蓝图：

首先，投资上下文和记忆管理解决方案。输入代币在总支出中占更大份额。良好的上下文管理能精确提供所需信息，减少浪费并提高准确性。此外，独立于模型提供商的上下文管理层使得切换模型更加容易。

其次，构建多模型系统。模型能力发展迅速，不应依赖单一提供商。关键组件包括：开源模型（性能接近前沿而成本减半）、AI路由器和网关（将任务分配给最低成本合适模型）、以及推理提供商（利用异步和批处理推理降低成本）。

第三，使验证快速且廉价。在智能体软件工程中，约60%的成本并非初始代码生成，而是自动优化和验证。代币的“全成本”还包括人工验证和返工。

第四，关注工作流设计。即使执行相同任务，成本可能相差30倍。需要实时监控成本，并保留LLM用于推理，而将确定性任务交给SQL或规则处理。

第五，引入支出控制而不抑制采用。使用池化预算而非固定用户限制，以平衡实验与成本纪律。例如，5%的用户可能消耗40%的代币，且这种分布会随时间变化。

最后，不要仅优化代币成本。安全、治理和主权同样重要。

本文还深入探讨了上下文管理技术，包括系统提示优化、外部知识检索、内部知识管理、文件格式精简、工具网关、数据检索、上下文雪崩避免以及缓存压缩。例如，系统提示收紧和RAG结合可降低输入成本30%；搜索API如Exa、Tavily能提供结构化上下文；工具网关如StackOne可削减90%的代币使用；Coral的数据检索代币降低64%。此外，初创公司如Hyperspell、Mem0等正构建持久化的“公司大脑”。如果您正在构建相关产品，欢迎联系我们。