作者：杜阳吟发布时间：2026-06-16 06:56:02 点击数：29397

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：Claude刷爆5亿！一夜涨60倍，你的Token账单还撑得住？

新智元报道

【新智元导读】Claude账号忘设上限，一月烧光近5亿美元！开发者每月花费从29美元变750美元，还有的从50美元一路狂飙到3000美元：你的Token账单还撑得住吗？

1个月烧出5亿美元账单！

近日，科技圈曝出一桩惊天乌龙。据Axios报道，一家企业在短短1个月内，竟然在Claude上刷爆5亿美元！

原因令人哭笑不得：管理层在给员工开通Claude账号权限时，忘了设置使用额度上限。

其实，AI账单爆仓的远不止这一家。

今年4月，一名谷歌云用户因公开服务中遗留的API key被滥用，原本只有7美元预算的账户，一夜之间收到了1.8万美元的账单。

这个倒霉用户名叫Jesse Davies，是一名澳大利亚AI顾问、Agentic Labs创始人。他给自己的Google Cloud账户设了两道保险：一个10澳元（约7美元）的预算预警，一个1400美元的硬性消费上限。

据Tom's Hardware报道，攻击者发现了他几个月前从AI Studio发布的一个Cloud Run服务，发了6万多个请求，两道保险都没拦住：账单计算有延迟，等系统反应过来，金额已经飙到了1.8万美元。

5月中旬，开源项目OpenClaw的创始人Peter Steinberger在X上贴出一张截图：30天，OpenAI API账单130万美元。

他的团队只有三个人，但他们指挥的100个Codex智能体在并行跑：30天烧掉6030亿个Token、跑出760万次请求。还好，这130万美元并非他自掏腰包。

Steinberger今年2月加入了OpenAI，这130万美元被当作一次内部实验：测试如果不考虑Token成本，AI编程能跑到什么极限。他补充道，这是Codex「Fast Mode」（高速档计费）的结果，关掉之后大约30万美元。

更早一些，Uber的CTO Praveen Neppalli Naga也曾向The Information承认，华体汇电竞-华体汇(中国)4月份就把全年的Claude Code预算烧光了，他们的COO也公开表示，AI成本越来越「难以自圆其说」。

5亿、130万、1.8万，金额虽然差出几个数量级，却指向同一个事实：

在智能体时代，失控的密钥、昼夜无休的智能体军团、忘了设上限的账号：任何一个，都能让你的Token账单一夜刷爆。

AI账单为什么会爆仓？

答案主要藏在计费方式的变化里。

从今年4月起，OpenAI的包月计费方式开始转向按Token用量计费。

4月2日，Codex计费从按消息估算改成按Token用量对齐：输入、缓存输入、输出三类Token分开算。4月23日，这套规则扩展到所有Enterprise、Edu、Health、Gov方案：月费里那笔看不见的折扣被抽掉了。

GitHub也紧随其后，刚刚官宣：所有Copilot套餐从2026年6月1日起，转向按用量计费。旧的高级请求逻辑作废，换成AI额度，按输入Token、输出Token、缓存Token的实际消耗，对照每个模型的API费率结算。

GitHub官方解释了这么做的原因：

现在一个快速的聊天提问，和一次跑好几小时的自主编码任务，用户花的钱一样多。GitHub一直在替那些跑重度任务的用户买单，但这套模式已经不可持续。

AI智能体崛起之前，聊天和补全成本差不多，月费兜得住。

智能体崛起之后，一次任务能连续跑几小时、改动整个代码库，重度用户和轻度用户的成本差可以拉到几个数量级。月费制在这种差距面前，直接崩了。

消息一出，Reddit和X上一片哗然。

一位ID为JBusu的开发者晒出了账单截图，直言新定价「就是个笑话」。原本28.12美元/月的开销，按新制要付746.01美元，他已决定退订，「这个价格，我自己租云服务器都还便宜」。

另一名用户截图更夸张，费用从50美元一路狂飙到3000美元，他说没想到定价这样离谱，「还有人继续订阅吗？」

不过也有Copilot老用户出来反驳：这些极端账单多半是vibe-coder（凭感觉编码者）们不把烧Token当回事给烧出来的，未必能代表正常使用。

一位老用户在评论区留言：「我整天都在用，月底基本不超额，很难相信这是工作复杂度的差异。」另一位则更直接：「就是有人要全自动的YOLO模式开发，让AI随便跑。这种浪费被剔除，对其他人反而是好事。」

有一点必须清楚：GitHub没有废除月费，基础订阅价格并没有变。真正变的是额外用量、智能体任务、更贵的模型调用，从此进入用量计费。

被冲击最大的，是那些靠Copilot跑长链任务的重度智能体用户。

被自己人玩坏的排行榜

月费失守，一面是平台改了计费规则，另一面是用AI的人，自己也在拼命烧。

5月，Business Insider报道，Amazon下线了一个名叫KiroRank的内部AI使用排行榜。

该报道援引知情人士的话称，这个榜单悄悄催生了一种奇怪的工作方式：部分员工为了在榜单上多爬几位，会去刷一些并不解决实际问题的Token消耗，纯粹为了排名。

事情曝出之后，Amazon高级副总裁Dave Treadwell直接向全员喊话：「别为了用AI而用AI。用它去解决客户问题，解决业务问题，去创新。」

这事虽然有点荒唐，但毫不意外。当「烧Token」能上榜，员工自然就会去烧Token。

硅谷给这种现象起了个专门的名字：Tokenmaxxing（极限烧Token），把消耗量当生产力。

Axios的报道里也提到，有CTO发现员工拿AI模型查天气、写日常邮件，简单到不行的事，套上最贵的前沿模型，账单就能悄无声息地飞涨。

KiroRank并非Amazon官方考核体系，而是员工自发搭的非正式工具。但它清楚地暴露了一个经典的管理学规律：当KPI设错的时候，人就会用最聪明的方式钻空子。

把「用了多少」等同于「干得好不好」——这正是这一轮AI浪费的制度性根源。

算Token账的人，已经在赚钱

Token账单焦虑的另一面，有人悄悄把它做成了生意。

第一条路：用上下文喂饱AI。

Glean正是Arvind自家华体汇电竞-华体汇(中国)。它做的就是企业AI工作助手：把分散在华体汇电竞-华体汇(中国)各处的知识统一打通，让员工的AI直接拿到上下文，不必再四处翻箱倒柜。AI少绕路，烧的Token自然就少。

这套机制让Glean的年度营收15个月翻三倍，跨过3亿美元，客户包括Databricks、Reddit、Samsung。

第二条路：把活分给对的模型。

模型路由初创华体汇电竞-华体汇(中国)Factory AI干的就是这件事：自动把每个任务派给最合适的模型，简单任务走便宜档，复杂任务走顶配。Arvind也讲过：路由做对了，能省10倍。

这两条路殊途同归：让AI干活，但别让它乱烧。

学术圈的研究，也在为这种转向奠基。

https://arxiv.org/pdf/2604.22750

2026年4月的一篇arXiv论文，第一次系统拆解了智能体编码任务到底怎么烧钱。

结论一：智能体任务的Token消耗，可达普通代码推理和代码对话的上千倍，推高成本的主因是输入Token。

结论二：同一个任务跑多次，Token消耗能差出30倍。

结论三：更高的Token消耗，并不必然带来更高准确率。精度往往在中等成本处见顶——再往上烧，钱花了，效果反而饱和。

论文还发现，前沿模型连预测自己要烧多少Token都做不到，普遍低估真实成本。

你以为多花钱就能多办事。实际是钱花了，活不一定更好，预算还算不准。

当AI账单开始赶超人力成本

「这是我记忆中第一次，技术成本开始和人力成本持平。」

5月29日，Glean CEO Arvind Jain在接受CNBC记者Deirdre Bosa采访时这样讲道。

英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro的观察也印证了这一点。

他在Axios访谈里提到：对于他的团队来说，算力成本已经远远超过员工薪资。

类似的现象正在多家华体汇电竞-华体汇(中国)浮现：从做企业AI的Glean，到卖AI算力的英伟达，再到用AI的Uber，都在重新审视这笔账。

在Arvind看来，历史上技术只是企业整体成本里很小的一块，但现在AI成本已经能追平工资单了，很多企业的年度AI预算通常都是一到两个月就烧光。

过去一年，AI使用率是被崇拜的指标：多用就是先进，烧Token就是拥抱未来。现在，许多企业开始反思那句朴素的话：这些烧掉的Token，到底换来了什么？

免费包月畅用的窗口期，恰恰正在此时关上。

接下来，摆在所有开发者面前的是这样一个问题：如何精打细算，让每一个Token发挥出最大价值。

未来真正的赢家，毫无疑问将是最先学会算Token账的那个。

参考资料：

https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20

https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20

https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5

编辑：元宇

今日行业协会传递最新研究成果Claude刷爆5亿！一夜涨60倍，你的Token账单还撑得住？

新智元报道

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他的团队只有三个人，但他们指挥的100个Codex智能体在并行跑：30天烧掉6030亿个Token、跑出760万次请求。还好，这130万美元并非他自掏腰包。

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结论三：更高的Token消耗，并不必然带来更高准确率。精度往往在中等成本处见顶——再往上烧，钱花了，效果反而饱和。

论文还发现，前沿模型连预测自己要烧多少Token都做不到，普遍低估真实成本。

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参考资料：

https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20

https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20

https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5

编辑：元宇

“随着化妆品研发技术的发展，越来越多的动植物成为化妆品原料，而美妆文旅的景点和覆盖范围也将随之不断地扩大、升级。”浙江省药监局化妆品监管处负责人表示。

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