Tokenmaxxing：一份AI预算，四种工作

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AI趋势/2026年5月25日

Tokenmaxxing：一份AI预算，四种工作

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SL

Shawn Lestage

首席运营官

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Shawn Lestage

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Tokenmaxxing的实际投资回报率是多少？

每家使用AI的公司现在都在为token付费。在Mintlify，我们将token打包成积分。单位不是关键。关键在于，无论你支付什么，你都是在为各种问题的解决方案付费，而每个人都在努力理解：这笔支出值得吗？

目前许多团队面临的挑战是，他们无法在AI支出和业务成果之间画出清晰的联系。他们看着账单，却无法在工程产出、支持成本、客户留存或新收入等关键类别中直接看到投资回报率。

这并不是因为投资回报率不存在。而是因为没有人弄清楚如何清晰地画出这条线，以便买家能够就AI支出做出明智的决定。

总结：

每个人都在tokenmaxxing（全力投入研发预算并希望得到最好的结果）

当利润率受到压缩且影响尚不明显时，公司意识到他们在AI上花费过多。

这些公司转而使用更便宜的“足够好”模型，或者开始限制支出。

我们在Mintlify的客户中迅速看到了这一过程。那么，接下来会发生什么？

如果支出没有体现在更快的增长、更好的利润率、业务其他方面的成本降低，或者理想情况下体现在多个类别中，那么最终结果是可以预见的。

结构化AI支出

以下是我们如何在Mintlify考虑我们自己的支出，这对于我们如何构建、如何销售以及我们为客户提供的价值具有指导意义。评估框架很简单。积分对应着大家熟知的利润表类别：研发、销售成本、销售与营销（客户获取成本）和留存（净收入留存）。

Token支出并不都进入一个会计分类。

这是多种成本在做根本不同的工作，每种工作都应该用不同的投资回报率视角来评估。就像你不会把员工人数、广告支出和云基础设施混为一谈一样，你也不应该把积分混在一起。

积分应该对应财务团队已经理解的利润表类别。

积分作为研发

有些积分让你的工程团队更快。例如，像Claude Code和Cursor这样的工具的使用支出。

在Mintlify产品套件中，对应的是文档编写代理和工作流。这些产品自动记录拉取请求、同步更新日志，并在产品变化时保持知识库的最新状态。

理论上，这增加了每位工程师的成本。实际上，它增加了每位工程师的产出。而且，与大多数开发者工具不同，收益会复合增长。对内部或外部知识库的每一次增量改进，都会使将来对其进行的每次查询更加准确。在第六个月向文档提问的开发者，会比第一个月问相同问题得到更好的答案，因为底层内容已经自动同步更新。

像衡量任何工程生产力工具那样来衡量它。文档滞后时间是否减少？工程师是否花更少时间编写和更新文档？知识库是否比以前更完整、更新？如果是，那么积分就是正投资回报率。

积分作为销售成本

有些积分直接服务于你的终端用户。当有人访问你的文档并向Mintlify助手提问，或者当客户提交支持工单而支持代理在人类之前处理时，这种交换会消耗积分。这是交付产品的成本。

这里的投资回报率计算是四个类别中最直接的。如果你客户当前每次支持互动的成本是X美元，而助手或支持代理以X美元的一小部分解决了同样的问题，那么利润率的改善是立竿见影且可衡量的。你需要看的是转介率、与当前人工支持或替代方案成本相比的每次解决成本，以及随时间推移的毛利率影响。

对于支持密集型用例，这里的价值主张最为具体。由Mintlify助手和支持代理驱动的帮助中心不仅减少了工单量。它还将成本结构从可变的、基于员工数量的模式转变为可预测的、基于积分的模式。对于大多数公司来说，这是更好的利润率。

积分作为客户获取成本

有些积分获取客户。这是最不明显的类别，也可能是最有价值的。

当一位开发者访问你的文档并向Mintlify助手提出深入的集成问题时，这种互动是一个信号。它告诉你有人正在积极评估你的产品，试图了解它是否适合他们的用例，并以表明真正意图的水平与你的内容互动。

助手API进一步扩展了这一点。将Mintlify助手集成到他们自己工具中的公司可以以编程方式将这些高意图互动浮出水面，将它们作为产品合格线索路由给销售团队，或者用于触发自助注册的转化流程。生成管道和成交交易的积分的价值不应被忽视。

像衡量任何需求生成渠道一样衡量这些积分。每次线索成本、线索到机会的转化率、客户获取成本回收期。区别在于，与付费广告或赞助活动不同，线索生成发生在产品内部。开发者并没有被营销（他们非常讨厌被营销）。他们正在尝试解决问题，而助手正在帮助他们。

积分作为留存

有些积分防止现有客户流失。这是大多数团队完全忽视的类别。

当Mintlify助手和支持代理让你的客户的终端用户更好地自助服务时，这些用户提交更少的支持工单。他们更快地找到答案。他们采用、激活并扩展使用你的产品和功能发布。他们不会因为糟糕的入门体验或在你的支持团队不覆盖的时区凌晨2点的未回答问题而流失。

这些积分没有获得新客户。它们没有从这个季度的销售成本中转介支持工单。它们让客户更有粘性。它们提高净推荐值，降低流失风险，并增加扩展的可能性。投资回报率体现在净收入留存中，而不是本月成本节约中。

这也是研发积分的复合效应在下游可见的地方。你的知识库越准确、越新（因为工作流保持了同步），助手对你的终端用户表现就越好。助手表现越好，你的客户从产品中获得的价值就越多。他们获得的价值越多，就越有可能续约和扩展。

一个预算线，四种不同工作

将积分支出跟踪为单一数字的问题在于，你失去了对其做出明智决策的能力。你无法判断自己是过度投资还是投资不足，因为你不清楚哪些积分在产生价值，哪些没有。目标不应该是限制支出。而应该是利用积分加速价值创造。

框架：

利润表类别积分的作用产品表面如何衡量投资回报率

研发保持文档准确，自动化工程文档工作流节省的工程小时数、文档新鲜度、知识库随时间准确性

销售成本服务终端用户查询，转介支持助手、支持代理当前每次解决成本、转介率、毛利率影响

销售与营销（客户获取成本）生成产品合格线索，将文档阅读者转化为注册用户助手、助手API每次线索成本、线索到机会率、客户获取成本回收期

留存（净收入留存）减少摩擦，改善自助服务，防止流失助手、支持代理净收入留存、流失率、工单量、净推荐值

有了这个分解，用已经存在的投资回报率框架评估每个类别。研发积分像开发工具一样衡量。销售成本积分像基础设施一样衡量。客户获取成本积分像需求生成一样衡量。留存积分像客户成功项目一样衡量。

数学并不新鲜。输入是新的。

如何处理

如果你正在评估Mintlify，不要从“它花费多少？”开始。从“价值落在哪里，单位经济学有意义吗？”开始。

将你的积分使用映射到四个类别。为每个类别建立一个简单模型，使用你的团队已经跟踪的指标。然后像做任何其他投资决策一样做投资决策：每个类别的回报是否证明支出合理？

对于与我们合作的大多数公司，答案是至少在两个类别中为“是”，在一个类别中明显为“是”。这足以证明投资的合理性。其余的都是额外收益。

如果你需要帮助，请联系我们。

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