# 想省 AI token 钱，第一刀别砍模型单价

- 来源：Computing Life · Share · 鸭哥调研
- 发布时间：2026-07-07T00:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/43051
- 原文：https://yage.ai/share/ai-token-cost-saving-20260707.html

## 摘要

AI 账单涨了以后，最容易做错的事是直接换更便宜的模型。这篇文章把 AI 成本拆成两类：帮员工干活的内部效率（比如 Copilot、Cursor），和服务客户的产品交付（比如客服 AI、Duolingo Max 的视频通话）。内部效率型成本，先砍闲置的 seat 和 agent 自循环，别让没人用的授权和无限重试的流程烧 token。客户交付型成本，别...

## 推荐理由

这篇文章把 AI 成本拆成内部效率型和客户交付型，用招商银行的真实数据说明写代码的 token 消耗可能远低于客服和运营场景，对管预算的人直接有用。正文没给出砍闲置 seat 和 agent 自循环的具体操作步骤，这点先别太激动，但思路本身比单纯换便宜模型聪明得多。

## 锐评

这篇文章把AI成本拆成内部效率和客户交付两类，这个框架比“总token花了多少”有用得多。内部效率型成本，大头往往不是模型单价，而是没人用的seat授权、agent无限重试的自循环，以及没有归属的测试环境。招行的例子很说明问题：日均330亿token，但AI编程只占算力的5%，真正烧钱的地方可能在客服和运营。客户交付型成本更危险，盲目换便宜模型可能导致客户重复提问、转人工率上升，省下的token钱被人工升级和工单成本吃掉。Duolingo的财报直接显示，Video Call这类AI功能拉低了毛利率约100个基点。

文章引用的数字需要打折。豆包日均180万亿token调用量，分析师质疑其中有多少是免费测试额度。招行的数据来自媒体转述管理层发言，不是监管公告。这些数字能说明规模，但不能直接当降本依据。

真正缺的是企业内部的四张表：按团队拆、按技术浪费拆、按业务结果拆、按生产与测试拆。没有这些归因，AI降本大概率变成拍脑袋砍预算。最后才谈模型议价和替换，这个顺序是对的。