Token 烧得最快的人
凭什么最值钱
硅谷大厂最近流行一个奇怪的排行榜
不比代码写得好
不比产品上线快
反倒比一件听起来荒唐的事
谁调用 AI 消耗的 Token 最快
消耗越快
工程师反而越被视作高手
哈喽
大家好
我是王利杰
先解释下什么是 Token
你可以把它当成 AI 的燃料
每次让 AI 干活
从读取指令到生成结果
消耗的计算资源都用 Token 计量
Token 烧得越多
AI 干的活越多
你付的钱也越多
有粉丝问我
这也太反常识了吧
公司不都追求降本增效
Token 消耗越少越好吗
怎么反过来了
烧得越快反而越厉害
这个问题触及了 AI 时代的核心逻辑
想象一个场景
工地上有两台挖掘机
一台一天烧两百升柴油
另一台只烧二十升
单看油耗
你会觉得省油那台划算
可如果烧两百升的那台挖了一千方土
烧二十升的只挖了五十方呢
答案就反过来了
柴油不是浪费
是产出的影子
Token 就是 AI 的柴油
烧得多不代表浪费
只代表你有能力让机器全速运转 持续满负荷工作
而大多数人
压根没这个能力
我们来看看
从普通程序员到顶级 AI 工程师
中间差了几道坎
第一道坎
叫基础水平
普通工程师拿到 AI 编程工具就开始写代码
这就是现在很火的“氛围编程”
不用自己一行行写
用人话告诉 AI 想要什么功能
让它代劳
听起来美好
实际操作呢
AI 写的东西一测就有问题
把报错丢回去让它修
修完再测又冒出新毛病
改个三四轮
AI 还可能把之前改好的弄坏
只好推倒重来
这种边做边返工的模式
一个月下来用包月套餐算
大概消耗一百美元 Token
一百美元不多
但买到的是什么
是一个效率极低的劳动力
AI 九成时间没在推进项目
全在修自己犯的错
第二道坎
叫工作流优化
聪明的工程师很快发现秘诀
问题不在 AI 笨
而在交代任务的方式太粗糙
直接说“帮我做个网站”
AI 按自己的理解去做
大概率不是你想要的
然后就是无休止地修改
但如果先花一小时把开发流程
和多智能体的角色和协作规范定义清楚
再把网站拆成五个模块
把每个模块的功能 输入输出 边界条件写清楚
再交给 AI
一次通过的概率就会大幅提升
这叫工作流设计
输入精准了
AI 返工就少
但要注意
虽然单次返工少了
一天能推进的项目反而多了
总 Token 消耗不降反升
同时你会开始用更好的模型
贵模型犯错少
一次出活率高
算总账
省了时间
花了更多钱
到这个阶段
一个月大概两百到四百美元
这里有个微妙变化
第一层时
工程师输入大量指令
AI 输出一堆半成品
人再输入更多指令去修正
投入大 有效产出小
到了第二层
工程师输入越来越少
AI 产出反而越来越精准
好的工作流就像精密模具
原料放进去
出来的就是标准件
工程师从手工匠人变成了模具设计师
模具设计师的价值不在于亲手做了多少产品
而在于模具能让多少产品自动造出来
真正拉开差距的
是第三道坎
高并发
打个比方你就明白了
前两层里
你是个老板
手下只有一个员工
活交给它
干完你检查
检查完再派下一个
一次只能干一件事
第三层不一样了
你升级成了公司 CEO
手下不是一个人
而是一支团队
有的写代码
有的做设计
有的写文档
有的做测试
更厉害的是
这些员工还能分身
就像孙悟空拔根汗毛吹口气
变出五十个自己
拿我的实际工作流举例
做一个视频需要三十个场景
传统做法是主 AI 逐个处理
先生成图片
再生成音频
再合成视频
做完一个才能做下一个
三十个场景排着队处理要好几个小时
高并发怎么做
设计一个专门处理单个场景的角色
让它自己调用图片 音频 视频合成功能
然后把这个角色分成三十个分身
每个领走一个场景编号
同时开工
原来几小时的活
几分钟就干完了
这就是高并发
目前一个主 AI 最多能同时派五十个分身并行工作
注意到没有
到这一步已经不是一个人写代码了
而是一个人在管理 AI 军团
但这还没到极限
第四道坎
叫全链路压榨
你不再是管一条产品线的 CEO
而是同时管十个 CEO 的董事长
每个 CEO 带着团队跑自己的项目
十条线同时推进
每条线里还有大量分身在高并发协作
更极致的是通宵模式
睡前给 AI 一个复杂大任务
把规则 判断标准 异常处理方案全交代清楚
让它跑一整夜
早上起来
原本需要一个团队干一周的项目
它已经做完了
听起来理想得不真实
对吧
但这里有个致命门槛
如果工作流有一处没设计好
或一条规则没交代到位
AI 凌晨三点遇到无法判断的节点就会停下来等你
第二天早上醒来发现它三点就停工了
白白浪费一整晚
这种事我经历过
有次给 AI 布置复杂的视频制作任务
步骤都交代了
唯独漏了一条
某张图片生成失败时该怎么处理
结果凌晨两点 AI 生成了一张问题图片
不知该跳过还是重试
就停在那儿等我
第二天早上一看
三十个场景只做了六个
剩下时间全在等我一句话
要让 AI 在复杂任务上连续跑十几二十个小时不停
中间不卡壳 不犯方向性错误
该自主判断时能判断
不该擅自做主时知道守规矩
这对工作流的精密程度要求极高
这就像设计一家真正的公司
每个岗位的职责 汇报流程
决策权限 异常上报机制
都得写进虚拟公司的章程 操作手册甚至宪法里
少一条规则
AI 凌晨就可能在那个地方翻车
到了这个级别
工程师的工作节奏和传统程序员完全不同
他不是坐那儿敲键盘
而是同时开着好几条 AI 产品线
时间被切成碎片
AI 跑的时候
他在思考下一个任务怎么安排
哪条线的 AI 停了
他立刻跳过去给新指令或排除卡点
让它继续跑
他自己几乎不做具体执行
所有精力都花在一件事上
让 AI 不要停
这样的工程师
一个月消耗多少
拿我自己举例
我用 Claude Code 包月套餐
每月两百美元
买到的 Token 量
约等于按量计费四千美元的用量
我一个月要消耗两个这样的账号才能把工作时间塞满
一个 Claude Code
一个 Codex
分工合作
折算成按量计费
我每月 AI 算力消耗约八千美元
你可能好奇
Claude Code Max 订阅
后面的“20X”
是什么意思
告诉你
包月额度用完进入按量付费后
最好的模型每小时消耗约十到十五美元
一天十小时就是一百到一百五十美元
一个月三千到四千多美元
所以两百美元包月给的额度
差不多等于四千美元按量消耗
这就是那个二十倍
这在硅谷已算不错水平
但 AI 用得最好的那批工程师
需要两到四个这样的账号
一个月折合八千到一万六千美元 AI 算力
现在回头看那个排行榜
就一点都不奇怪了
Token 烧得快
代表三件事
一 工作流设计精良
AI 不会卡壳
二 懂高并发
能同时调度几十个 AI 分身
三 能让 AI 在你睡觉时还全速干活
这三件事说的其实是同一件事
你有能力把 AI 劳动力压榨到极致
发现了吗
这和传统工程师评价标准完全不同
以前衡量工程师
看他自己能写多少代码
现在看的是他能调度多少 AI 劳动力
极限压榨到何种程度
这跟什么很像
跟管理能力很像
职场最经典的跃迁
就是从个人贡献者变成管理者
不再看你自己能干多少活
而是看你能带多大团队一起出活
现在同样的跃迁又发生了
只不过你管的不是人
是 AI
团队里没有一个活人
全是智能体
但作为管理者需要的能力本质没变
拆任务 定流程 设边界 处理异常 做资源调度
顶级 AI 工程师
本质上就是顶级 AI 经理人
所以那个排行榜
比的不是谁更能花钱
而是谁更会当 AI 的老板
但这个故事还有更深一层含义
当一个工程师用每月八千美元 AI 算力
做出了原来十人团队一个月的产出
你算算那十个人的成本
硅谷工程师平均年薪二十万美元左右
加上福利 保险 办公空间
十个人一个月成本轻松超过二十万美元
八千美元
对二十万美元
这个二十五比一的杠杆率
才是排行榜背后真正在讲的事
这已经不是技术话题
而是经济问题 产业结构问题
也是未来就业市场的信号
谁能最高效调度 AI 劳动力
谁就能以最低成本创造最大产出
以前我们管这叫自动化
但以前的自动化替代的是重复性体力劳动
流水线工人 收费站收银员
今天不一样了
自动化开始替代认知劳动
写代码 做设计 写文案 做研究
这些曾被视作铁饭碗的脑力工作
正被 AI 接管
有没有想过为什么这轮自动化来得这么猛
上一代自动化需要建工厂 买机器人 铺产线
前期投入巨大
只有大公司玩得起
这一代不同
一个人 一台笔记本 一个包月账号
就是一条甚至多条流水线
没有最低投入门槛
没有规模经济限制
扩散速度不是线性的
而是指数级的
驾驭这台认知自动化机器的钥匙
不是写代码的能力
而是设计系统 定义流程 管理智能体团队的能力
如果你是程序员
现在最该练的技能不是学新编程语言
而是学会怎么当好 AI 团队的 CEO
如果你不是程序员
更该关注这件事
这个趋势不会只停在编程领域
任何需要认知能力的岗位
未来都会面临同一个问题
谁能更高效调度 AI
谁就更有价值
不会调度 AI 的人呢
就像挖掘机旁边拿铲子的人
你也能挖
但你和那台机器
根本不在一个维度上
你们觉得
下一个被拿来比烧 Token 速度的行业会是什么
你自己现在处在哪个层级
评论区聊聊
我是王利杰
我们下期见