程序员自备token上班，新时代的私车公用

今年用 AI 写代码，从完全自动到现在半自动，能手动改就手动改改，无他，唯token涨价耳。

刚开始接触的时候，觉得未来已来。少折腾几个报错，前端快速完成，一个月的钱就值回来了。后来用法逐渐变了，从补全几行代码，到整个需求扔给 Agent，让它自己读项目、改代码、跑测试。人坐在旁边刷抖音看进度，偶尔点一下继续。等到额度告急，才发现刚才那句“再检查一遍”，也是有成本的。

严格说，不能把这全归结为 token 单价不断上涨。有些模型价格没变，用量却上去了。Anthropic 的文档就提到，即使单价不变，默认开启思考也可能让同一个任务产生更多收费的输出 token。

但付钱的人看的是最后的账单。以前一个月的额度够用，现在项目还没做完，就得考虑加钱。模型读了多少遍仓库，失败重试了几轮，几个 Agent 有没有重复干活，这些原本不用操心的事，现在都值得算一算。

我就感觉都是套路：先便宜地给你用，等你用顺手了，工作也离不开了，再慢慢提高收费。说得难听一点，养肥了再杀。当然，不能凭账单就认定厂商早有预谋，但用户会有这种担心，也不难理解。代码虽然还在自己手里，开发习惯和交付速度已经围着工具调整过了。

最难搞的是，效率一旦提高，排期也可能跟着缩短。以前一个功能给三天，现在 AI 辅助一天做完，下次可能就只给一天。等额度用完、服务限流，或者想换个便宜模型试试，交付日期未必肯跟着往后挪。你当然还能自己写，只是很难立刻按原来的速度交差。

厂商那边也确实有成本压力。硬件并不会因为模型变聪明就免费，AI 需求带来的存储涨价也有行业数据支持。TrendForce 在今年 7 月预计，第三季度传统 DRAM 合约价还会继续上涨。来源 不过，硬件涨价会怎样传导到 token 价格，中间还隔着推理效率、市场竞争和厂商自己的定价策略，不能直接画等号。

我更担心的是，以后会不会出现一种日常的“token 危机”：模型一直在线，你也知道它能把活干好，但这个月的预算不够了。普通任务还能换便宜模型，复杂项目换过去反复返工，省下的 token 钱又花在了时间上。临近交付，只好继续充值。到这一步，谁出钱就很有意思了。

公司采购电脑、服务器、开发软件，大家通常觉得正常。账号是员工自己的，平时也拿来处理私事，上班顺手用了，公司就默认你有。用了以后效率提高了，新的工作量照着这个效率安排，订阅费结果还是个人承担，新时代的私车公用

于是，以后招聘要求里会不会多一条“熟练使用 AI 编程工具，自备高额度账号”？面试除了问技术栈，还得问你每个月有多少 token。候选人说自己带了几个满额账号，没准都能算入职优势。

这当然是往夸张了说。但如果公司已经把 AI 带来的效率计入交付要求，那相应的使用成本就应该进入项目预算。否则，员工为了按时完成工作自己充值，实际拿到手的工资还得扣掉一笔算力费。

AI 能替程序员完成多少工作，大家还在争论。倒是有一件事可以先问清楚：下次老板说“这个很简单，让 AI 跑一下就行”，用谁的账号，额度不够找谁报销。

如果到时候还有班可上的话。。。。