文|数据猿

没有什么比一张六位数的Token账单，更能帮你升职

今年春天，一位在Meta工作的软件工程师朋友突然给我发来一条消息。

看到我们裁员的新闻了吧？

本以为他要吐槽扎克伯格管理水平不行，结果却话锋一转：现在大家都疯了一样在烧Token。

我愣了一下。

为什么？

尽管公司从来没有公开地告诉我们Token使用量会不会影响绩效，但大家都猜这个指标会成为裁员的依据。他说到。

这种担心并非毫无来由。

2026年初，Meta内部曾出现一个由员工自建的AI使用排行榜Claudeonomics。它统计了超过8.5万名员工的AI使用情况，并列出了Token消耗最高的Top 250员工。排行榜后来被撤下，但Meta随后证实，公司确实存在官方的AI Insights Dashboard，用于追踪员工AI工具的使用情况，只是不再按照Token简单排名。

在北美华人科技论坛一亩三分地上，也有匿名用户提到，一些Meta员工会通过编写循环任务，持续调用模型，以提高自己的Token使用量。

几天后，我又联系了一位在Intuit工作的软件工程师。

今年以来，Intuit股价持续低迷，再叠加SaaS行业裁员消息不断，公司内部也开始弥漫着一种不安的情绪。

大家都觉得，裁员只是时间问题。他说到。在聊到AI时，他突然说了相似的话，我们现在也在想办法多用一点Token。

我问他为什么。

Manager每周都会看团队的AI使用情况。如果有人几乎不用，就会被提醒：&39;

同样的，Intuit从来没公开表明Token使用量会影响绩效。但既然公司开始统计，那这个数据肯定有用。他说到。

前两天，一个同事给我发了个GitHub项目。

我问，什么项目？

他说，如果只是想把Token刷高，用这个最快。他笑了一下，我当时觉得挺离谱的。但我周围很多人也在比较每个月谁在Claude上花的钱更多。

聊天结束后，我点开了他发来的那个链接。

项目名字叫Burn Baby Burn。打开README，也是满满的讽刺意味。

第一页写着一句黑色幽默：

Nothing gets you promoted faster than a six-figure token bill. （没有什么比一张六位数的Token账单，更能帮你升职）

下面还有一句：

Investors love AI usage. （投资人喜欢看AI使用量）

仔细看了一遍，整个项目没有教开发者怎么写更好的Prompt，也没有提高Agent效率。只有一个简单粗暴的目标：更快地浪费公司给的Token预算。

这个项目很快被转发到Hacker News。有用户评论说：

This is one of the funniest things I&39;s Law（古德哈特定律）。

历史上，苏联计划经济就犯过这样的错误。为了提高工业产量，政府用钉子的重量考核工厂，结果工厂生产出又粗又大的钉子；后来改成按数量考核，工厂又开始生产细如针尖的小钉子。

无论是哪一种，工厂都完成了KPI，但真正有用的钉子却越来越少。

今天的AI行业，越来越像当年的苏联工厂。

Token原本只是衡量模型计算资源的一项技术指标，但过去一年，它逐渐变成了衡量AI应用程度、产品增长速度，甚至企业价值的重要指标。企业开始鼓励员工多用AI，创业公司开始展示Token增长，越来越多VC也把Token消耗、Token增速当成产品活跃度和增长潜力的重要信号。

所以Tokenmaxxing一度成为硅谷开发者讨论的热门话题，这才衍生出了专门帮助烧Token的GitHub项目。

然而，每一个Token背后都是真金白银的投入。

GPU要扩，HBM要买，数据中心要建，电费要交，网络、散热、运维一样都少不了。AI Agent越普及，推理次数越多，整个AI基础设施的成本也跟着水涨船高。今天涨价的不只是HBM，而是整个AI行业的底层成本。

更尴尬的是，成本一路飙升，价值却没有同步增长。

Token消耗越来越多，AI调用越来越频繁，但企业的生产力、收入和利润，并没有按同样的速度增长。于是，企业开始限预算，模型公司开始取消补贴、改成按量收费，整个行业突然开始重新计算ROI。

过去，企业鼓励员工多烧Token，VC鼓励创业公司讲Token增长，模型公司补贴Token抢市场。所有人都在追逐同一个数字，却越来越少有人问一句：

这些Token，到底创造了多少价值？

长长的账单把老板打醒了

过去几个月，因为AI Token成本增长得远远超出了预期，美国已经有不少大型公司开始限制员工使用AI。

据《金融时报》报道，由于一些员工开始为了提升排名而故意消耗Token，Amazon已经关闭了统计员工AI使用情况的内部排行榜 KiroRank。

在与员工沟通时，Amazon高级副总裁Dave Treadwell明确表示：不要为了使用AI而使用AI。请使用AI去帮助解决客户问题、业务问题，并推动创新。

Uber更着急。据报道，公司原本一整年的AI工程预算，仅用了四个月就全部花完，不得不为每位工程师使用Claude Code、Cursor等AI编程工具设置每月1500美元的预算上限。

即便消耗了如此多的Token，Uber首席运营官Andrew Macdonald在今年5月接受采访时仍坦言，截至目前，他还没有看到AI支出的增加，与生产力提升之间存在明确的对应关系。

除此之外，更多科技公司加入到这场AI成本控制大战之中：微软缩减了内部Claude Code授权；协作软件公司Atlassian开始为员工设置Token配额；在线旅游平台Priceline在AI编程工具涨价后加强使用审核；而加密货币交易所Coinbase则选择另一条路不直接限制Token，而是通过模型路由和缓存优化，降低每一次AI调用的成本。