随着“Tokenmaxxing”这一企业风潮退去，职场开始寻找更便宜的AI

事件核心：发生了什么

据Slashdot转引美联社报道，科技行业曾鼓吹的“Tokenmaxxing”（最大化Token消耗量）正从春季狂热转向夏季降温。硅谷高管一度将高Token消耗视为高绩效标志，典型场景是员工熬夜编排24小时AI代理替自己工作。但贝恩咨询管理顾问王珏指出，大企业面临Token成本“每两个月翻倍”的困境——以每开发人员每月200美元、共2万开发人员计算，这笔开支已超出任何部门主管的预算预期。

代价换来的是生产率增长不明显。于是企业开始反思“用大炮打蚊子”的做法：并非所有任务都需要Anthropic Claude Opus 4.6这种高阶模型来自动生成邮件。取而代之的是“模型路由”工具——简单查询自动分配给便宜、高效的AI系统，复杂任务才调用强大模型。同时，中国创业公司Moonshot（Kimi）和智谱（GLM）等发布的开源模型，以接近美国顶级模型的能力和远低于其API价格，成为“堆Token派”的新战场。但Mozilla首席技术官Raffi Krikorian认为，整个行业正意识到Tokenmaxxing是“愚蠢的事情”，如同过去用代码行数衡量程序员绩效一样终将被抛弃。

为什么重要

这一变化意味着AI行业的商业模式正从“卖更贵的Token”转向“卖性价比和智能路由”。OpenAI、Anthropic等靠堆Token赚取高收入的大模型开发商面临压力——如果企业持续削减高级模型用量，其营收增长可能放缓。另一方面，模型路由技术和中国开源模型获得市场窗口：企业可能同时采购多个模型并用路由中间件调度，形成“混合AI”架构。这也会迫使美国模型厂商降价或推出更多轻量化版本，否则份额将流向开源阵营和更便宜的替代品。

对用户/开发者/创作者的影响

对企业用户和开发者而言，最直接的影响是API成本有望下降。当你开发的应用调用大模型时，可以主动选择路由策略：用便宜模型处理分类、模板回复等简单任务，仅把推理、创意写作等复杂任务留给高级模型。个人创作者暂时不会感到明显变化，但面向企业市场的AI工具（如助手、客服、内容生成）可能会逐步集成模型路由，降低订阅费或接口调用价。此外，中国开源模型的崛起为开发者提供了不需要绑定美国商业API的选项，有利于供应链多元化。

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值得关注的后续

1. 模型路由工具是否会成为企业AI基础设施的标配？目前已有公司提供此类中间件，其生态拓展速度值得跟踪。
2. 中国开源模型（如Kimi、GLM）能否在商业化开源中持续提供低价且稳定的大规模推理服务？这将直接影响美国模型的定价策略。
3. 随着Tokenmaxxing退潮，大模型厂商是否会推出更多“轻量级+计费便宜”的细分版本，并调整API定价模型以留住企业客户。

来源：Slashdot