AI代幣經濟學：如何在最大化ROI的同時最小化代幣消耗

企業AI支出正以前所未有的速度飆升。最近，一家公司因未對員工使用Claude設定任何限制，一個月內意外消耗了5億美元的AI代幣。類似地，Uber和ServiceNow在年初幾個月內就燒光了全年的AI預算。這種支出激增源於兩個主要變化：價格和用量。主要AI提供商如Anthropic和GitHub Copilot正從固定訂閱轉向基於使用量的計費。例如，2026年6月GitHub Copilot的價格調整使部分使用者的模型成本增加了9到18倍。同時，企業越來越多地部署AI智慧體，多智慧體系統的代幣消耗通常是對話式互動的15倍，而編碼智慧體系統可超過1000倍。

好訊息是，50-80%的代幣支出是不必要的。許多隱藏的低效環節導致代幣浪費：從用前沿模型處理簡單任務，到重複處理相同上下文，再到智慧體之間傳遞大量無關資訊。所有這些問題都有解決方案。

以下是實現代幣效率AI的藍圖：

首先，投資上下文和記憶管理解決方案。輸入代幣在總支出中佔更大份額。良好的上下文管理能精確提供所需資訊，減少浪費並提高準確性。此外，獨立於模型提供商的上下文管理層使得切換模型更加容易。

其次，構建多模型系統。模型能力發展迅速，不應依賴單一提供商。關鍵元件包括：開源模型（效能接近前沿而成本減半）、AI路由器和閘道器（將任務分配給最低成本合適模型）、以及推理提供商（利用非同步和批處理推理降低成本）。

第三，使驗證快速且廉價。在智慧體軟體工程中，約60%的成本並非初始程式碼生成，而是自動最佳化和驗證。代幣的“全成本”還包括人工驗證和返工。

第四，關注工作流設計。即使執行相同任務，成本可能相差30倍。需要即時監控成本，並保留LLM用於推理，而將確定性任務交給SQL或規則處理。

第五，引入支出控制而不抑制採用。使用池化預算而非固定使用者限制，以平衡實驗與成本紀律。例如，5%的使用者可能消耗40%的代幣，且這種分佈會隨時間變化。

最後，不要僅最佳化代幣成本。安全、治理和主權同樣重要。

本文還深入探討了上下文管理技術，包括系統提示最佳化、外部知識檢索、內部知識管理、檔案格式精簡、工具閘道器、資料檢索、上下文雪崩避免以及快取壓縮。例如，系統提示收緊和RAG結合可降低輸入成本30%；搜尋API如Exa、Tavily能提供結構化上下文；工具閘道器如StackOne可削減90%的代幣使用；Coral的資料檢索代幣降低64%。此外，初創公司如Hyperspell、Mem0等正構建持久化的“公司大腦”。如果您正在構建相關產品，歡迎聯絡我們。