单价一路下跌，总账单却一路上涨——这是眼下企业采购 AI 服务时最普遍的困惑。英国广播公司（BBC）科技记者 Joe Fay 在 8 月 4 日的报道中指出，买方管不住成本，卖方定不出价格，整个行业还没人真正想明白 AI 该怎么收钱。
问题出在“token”这个计量单位
用户向大模型提问、让它写代码或自动执行流程时，这段提示词会被拆成一个个被称为 token 的数学块交给模型处理，模型的回答同样以 token 的形式产出，再还原成文字、代码或指令。
麻烦在于，这个过程并不可预测。提示词的细微差别会带来不同的回答，同一段提示词两次运行结果也未必一致，换个模型答案又不一样。而在智能体系统里，多个 AI 智能体协同决策与执行，token 消耗量和不确定性还会进一步叠加。
身份管理公司 Saviynt 正在把智能体能力接入自家服务，公司高管 Simon Gooch 的说法很直白：“想把客户绑定在一套未来 12 个月、两年、三年的成本模型上，说实话根本讲不通，因为我们自己也不知道。”
单价暴跌，用量暴涨
高盛的分析显示，近年来单个 token 及其对应额度的价格已大幅下滑，但企业和个人消耗的 token 数量却在飞速膨胀。该行预测，随着各方转向使用 AI 智能体，2026 年到 2030 年间 token 消耗量将增长 24 倍，达到每月 120 千万亿个（1.2×10¹⁷）。
问题是，多数使用者对自己烧掉了多少 token 只有模糊的概念，往往要等到额度用尽或月底账单送达才反应过来。报道援引消息称，连微软都已收紧工程师对部分第三方编程工具的使用；而优步在今年早些时候，把一整年的 AI 编程 token 预算在几个月内就消耗殆尽。
伦敦政治经济学院数字创新与信息系统副教授 Will Venters 认为，企业在内部试验或落地 AI 时最容易踩坑，因为员工会不知不觉把额度耗光。“大家发现这个成本真的很难管……它的产出是非确定的，所以价值也是非确定的。”
各方的应对办法
工程软件公司 smartR AI 创始人 Oliver King-Smith 观察到，规模较小的组织“可以躲在雷达下，用固定费用的个人账户，我敢肯定大厂并不乐意”。但他判断这条路走不长：“大厂在这些账户上是在亏钱的。”一旦平台开始面临股东的盈利压力，“他们就会收紧”。
英国财务软件公司 iplicit 首席财务官 Rob Steele 则强调提示词要写得更精确。他打了个比方：“你总不会一句交代都没有，就打发家里人去采购一周的东西吧？”
Venters 补充说，当 AI 被嵌入一款要面向成千上万用户推广的产品时，局面会更难控制——管理者可能才意识到，除了核心的软件开发，测试、安全乃至护栏机制同样都要消耗 token。他还提到一个容易被忽视的对比：多雇几个 AI 智能体只需点一下按钮，而扩充人类团队则要经过编制和招聘的层层讨论。
不过 Venters 也提醒，成本不可预测未必等于亏，企业可能确实从中获得了更高的价值。“这跟计算器不一样，”他说，“你喂给它的越多，它就越贵，但结果也可能越好。”
卖方同样一头雾水
企业还得把这些成本转嫁给自己的客户，而这一步同样没有答案。软件公司 Sumo Logic 产品营销高级总监 Bill Peterson 说得直接：“没人真正搞明白。”该公司正在预览基于智能体的新安全服务，如何收费仍在与企业客户商讨中。“我们内部还在开一些‘有意思’的会。”他略带调侃地表示。
可选方案包括全线涨价、按结果付费，或按“事件包”打包销售。但只要底层大模型厂商调整自己的定价策略，这些结构随时可能被推翻。“一旦进入浮动定价，价格每隔几个月就变一次，”Peterson 说，“客户不喜欢这样，没人是这么做预算的。”
来源：BBC News
