最近，一个新词引发了热议：「tokenpocalypse」（token 末日）。
导火索是微软对 GitHub Copilot 的一轮定价调整。自 6 月 1 日起，Copilot 全面启用基于 token 的用量计费机制——不同模型间 token 单价差异悬殊，某些模型的单位 token 成本可达其他模型的 60 倍之多。
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而用户普遍认可“效果拔群”的高端模型，恰恰是此次调价中涨幅最猛的一批。
随着 Anthropic、OpenAI 等头部 AI 厂商陆续推进上市进程，盈利压力陡增，或将加速更多厂商跟进涨价节奏。
AI 使用成本，正成为企业释放生产力时绕不开的现实瓶颈。此前一度风靡的「tokenmaxxing」文化——比拼员工 token 消耗效率的内部竞赛——也随着 Token 末日临近而难以为继。
“整个 tokenmaxxing 热潮，从萌芽、爆发到遭人厌弃，前后不过六个月。”
企业的双重困局
一位就职于大型科技企业的开发者描述了一种令人啼笑皆非的窘境：公司长期强制推行 AI 工具使用，token 用得少会被 HR 约谈；可新规落地后，token 用得多同样要被约谈。
更棘手的是，Copilot 团队至今尚未上线「按员工粒度设置 token 配额」的功能。这意味着在新计费体系下，单个员工一天内就可能耗尽全公司当月的 token 预算。
“我现在的工作早已不是用代码解决业务问题，”这位开发者写道，“而是绞尽脑汁地管理 token 消耗。”
评论区更是金句频出。有用户一针见血地总结：“公司政策实质上变成了——‘所有事都必须用 AI 做，但千万别用太多；否则因 LLM 消耗超限被停权，又会因后续没用 AI 被追责。’”
对企业而言，过度依赖 AI 提效，也可能是一把锋利的双刃剑。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
某国际知名律所的信息主管甚至在一场 AI 主题研讨会上“自豪宣称”：其内部 AI 系统宕机后，律师团队几乎全面停工——因为已深度绑定 AI 辅助流程。
“一位接受多年专业训练的资深从业者，竟能如此坦然地承认自己离开聊天框就无法开展工作？换作是我，恐怕会羞愧到开始质疑自己的职业价值。”
Uber 超支事件：行业的缩影
当前主流 AI 平台大多采用预购用量包模式，但在 token 逐步走向实时按量计费的大趋势下，企业预算管控难度持续攀升。
Uber 在短短一个半月内走完了一条完整曲线：先是惊觉“AI 开销远超预期”，随即火速上线使用限额与员工级访问控制。
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TechCrunch 某期播客中就此点评道：“连 Uber 这类重度 AI 用户都这么快触达瓶颈，真正的问题在于——AI 实验室能否将服务成本压至与客户支付意愿相匹配的水平？”
一个鲜为人知的事实是：ChatGPT Plus 最初定为 20 美元/月，并无严谨的成本测算或商业逻辑支撑，“纯粹是拍脑袋给出的一个数字”。整个行业至今仍在为这个起点默默买单。
“你的岗位不会被 AI 取代，但你的预算可能会”
Reddit 上还流传着不少耐人寻味的细节。有人在公司内部搭建了 AWS Bedrock 成本监控看板，将各模型、各类 token（含缓存 token）的实时花费同步至 CloudWatch，“让工程师和财务部门一起盯着钱怎么烧”。评论区调侃道：“恭喜你，刚帮他们定义了一个全新 KPI。”
另一家大型企业已遭遇类似收缩：AI 额度耗尽后，全员自动降级至 GPT-4.2，连 VSCode 插件集成都随之失效。
一位非科技行业的旁观者说出了许多人的心声：“这件事耗费的精力与工时，已经严重挤占了真正能为公司创造营收的核心交付任务。”
当整个产业仍沉溺于“AI 将颠覆一切”的宏大叙事时，一个更朴素却无法回避的问题已然浮现：算力账单，终究要有人埋单。而「Token 末日」，或许只是这场清算风暴的第一声惊雷。
本文来自微信公众号 “机器之心”（ID：almosthuman2014），作者：关注AI的，36氪经授权发布。
