01:28李继刚@lijigang_com这篇推文指出,在 AI 使用中,Token 消耗量和账单金额是容易让人分心的虚假指标,真正应该关注的是 AI 是否帮助解决了实际问题。作者强调,订阅额度是否用光不值得在意,而问题是否变好才是衡量 AI 价值的核心标准。这提醒用户和团队重新定义 AI 投入的 ROI,避免陷入数字焦虑。行业AI 指标Token 消耗问题解决ROI产品思维推荐理由:做 AI 产品决策或管理预算的团队,看完会重新审视自己的 KPI——别再盯着 Token 用量,该问的是问题有没有被解决。建议转发给还在纠结额度的同事。原文
10:44宝玉@dotey精选有用户发现 GitHub Copilot 中 Gemini 3.5 Flash 的 Token 消耗按 14 倍计算,而 Claude Sonnet 4.6 为 1 倍,Claude Opus 4.8 为 15 倍,Gemini 3.1 Pro 为 1 倍,GPT-5.5 为 7.5 倍。这一差异意味着使用 Gemini 3.5 Flash 的实际成本远高于标称价格,对 Copilot 用户选择模型时的成本控制有直接影响。AI产品GitHub CopilotGemini 3.5 FlashToken 消耗成本对比编程助手推荐理由:GitHub Copilot 用户注意了——不同模型 Token 消耗倍数差异巨大,选错模型可能多花十几倍费用,做 AI 编程的团队建议收藏对比表。原文
11:08IT之家(博客/媒体)科技媒体 Tom's Hardware 报道,微软、Uber 等公司重新审视 AI 使用成本,发现 Token 消耗暴涨并未带来预期功能提升。高盛报告预测,到 2030 年智能体 AI 将使 Token 消费增长 24 倍,但 Uber 首席技术官表示公司数月内花完 2026 年 AI 预算,却未换来对用户有用的功能。Uber 超 80% 工程师使用智能体 AI,60% 代码由 AI 生成,但管理层质疑投入价值。微软已削减 Claude Code 订阅,转向内部 Copilot CLI,并调整计费方式,可能为压缩开支。行业AI 成本Token 消耗智能体微软Uber推荐理由:Token 烧钱但不出活,这是所有重度依赖 AI 的团队都会面临的现实问题——做 AI 应用或管理 AI 预算的决策者,建议看看 Uber 和微软的踩坑经验,避免重蹈覆辙。原文