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人工智能时代的省钱哲学：如何明智地使用每一枚代币

By: blockbeats|2026/04/03 13:46:59
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作者：Sleepy.md

在那Telegram盛行的年代，每个字都要花钱，因此文字比黄金还要珍贵。人们习惯于将多头的信息浓缩成简短的短语，一句简单的“平安归来”便能代替一封长信，而“安全第一”则是被反复强调的提醒。

后来，随着电话进入千家万户，长途通话开始按秒计费。父母打来的长途电话总是简短而切中要点。一谈完主要话题，他们就会匆匆挂断电话。如果谈话稍稍拖长了些，一想到这通昂贵的电话，寒暄便会立刻空头。

后来，宽带进入了千家万户，按小时计费。人们盯着屏幕上的计时器，网页刚打开就立刻关闭，只敢下载视频——毕竟在那时，流媒体还被视为一种奢侈的享受。在每个下载进度条的尽头，既蕴含着人们“与世界连接”的渴望，也隐藏着对“余额不足”的担忧。

计费单位虽在不断变化，但省钱的本能却历久弥新。

如今，代币已成为人工智能时代的货币。然而，在这个时代，大多数人尚未学会如何制定预算，因为我们尚未掌握如何在无形的算法中计算涨幅和跌幅。

2022年ChatGPT问世时，几乎没人关心什么是代币。那是一个AI盛宴的时代，每月只需20美元，你就可以尽情聊天。

但随着人工智能代理的兴起，代币费用已成为每位使用人工智能代理的人都必须关注的问题。

与简单的问答对话不同，任务流的背后涉及数百甚至数千次API调用。特工的独立思考是有代价的。每次自我修正、每次调用工具都会导致账单金额发生波动。突然间，你发现充值的钱已经不够用了，而且你完全不知道代理人一直在搞什么名堂。

在现实生活中，人人都知道如何省钱。在菜市场买菜时，我们都知道要在称重前把泥土和枯叶清理干净。乘坐出租车去机场时，经验丰富的司机都知道在高峰时段要避开高架路。

在数字世界中，省钱的逻辑也是如此，只不过计费单位已从“千克”和“公里”变成了代币。

人工智能时代的省钱哲学：如何明智地使用每一枚代币

过去，储蓄源于资源匮乏；在人工智能时代，储蓄是为了计算精度。

通过本文，我们希望帮助您制定一套在人工智能时代保存钱的方法，让您能明智地花好每一分钱。

称重前请去除腐烂的叶子

在人工智能时代，信息的价值不再取决于其广度，而是取决于其纯度。

AI的计费逻辑基于其读取的字数。无论你输入的是深刻的见解还是毫无意义的行话，只要它能读取，你就得付费。

因此，保存代币的首要心态，就是将“信噪比”深深植入你的潜意识中。

你输入给人工智能的每一个词、每一张图片、每一行代码，都需要付出代价。因此，在将任何任务交给人工智能之前，请务必自问：其中有多少是人工智能真正需要的？“泥泞腐烂”值多少分？

例如，冗长的开场白（如“你好，请帮我……”）、重复出现的背景介绍，以及未被妥善删除的代码评论，都如同混浊的污水和腐烂的落叶。

此外，最常见的错误做法是直接向AI提供PDF文件或网页截图。虽然这或许能保存你的麻烦，但在人工智能时代，“省力”往往意味着“花费更多”。

一份格式规范的 PDF 文件不仅包含主要内容，还包含页眉、页脚、图表标签、隐藏的水印以及大量用于排版的格式代码。这些内容无助于AI理解您的问题，但您仍需为所有内容付费。

下次记得在将PDF内容输入AI之前，先将其转换为纯净的Markdown文本。当你将一个10MB的PDF文件转换为10KB的纯文本时，不仅能保存99%的成本，还能显著加快AI的处理速度。

图片是另一个吞金怪兽。

在视觉模型的逻辑中，人工智能并不在乎你的照片是否漂亮；它只在乎你占据了多少像素面积。

使用Claude的官方计算逻辑：图片代币消耗量 = 宽度（像素）× 高度（像素）÷ 750。

对于一张1000×1000像素的图像，大约消耗1334个代币，根据Claude Sonnet 4.6的定价，每张图像的成本约为0.004美元；

然而，如果将同一张图片压缩至200×200像素，仅需消耗54个代币，成本降至0.00016美元，两者相差整整25倍。

许多人直接向AI输入用手机拍摄的高分辨率照片或4K截图，却不知不觉消耗了本足以让AI阅读半部中篇小说的代币。如果任务仅仅是识别图像中的文字或进行简单的视觉判断——例如让人工智能识别发票上的金额、阅读说明书中的文字，或是判断图像中是否存在交通信号灯——那么4K分辨率就纯属浪费。将图像压缩至最低可用分辨率即可。

然而，在输入端浪费代币的最简单方式，其实并不是文件格式，而是低效的表达方式。

许多人将人工智能视为人类邻居，习惯于以一种社交化、爱聊天的语气与之交流，通常先说一句“帮我写个网页”，等待人工智能吐出一个半成品，然后补充细节，如此反复推敲。这种“挤牙膏式”的对话会让 AI 不断生成内容，每一轮修改都会增加代币消耗。

腾讯云的工程师在实践中发现，对于相同的需求，那种像挤牙膏一样拖沓的多轮对话，消耗的代币数量往往是单次说明所需数量的3到5倍。

真正省钱的方法是摒弃这种低效的试探性沟通，一次性明确说明需求、边界条件和参考示例。不必费力解释“不要做什么”，因为否定句往往比肯定句更难理解；直接告诉对方“该怎么做”，并提供清晰、正确的示范。

另外，如果你知道目标在哪里，请直接告诉 AI，别让 AI 去当侦探。

当你命令 AI “查找一些与用户相关的代码”时，它必须在后台进行大规模的扫描、分析和推测；而当你直接告诉它“查看 src/services/user.ts 文件”时，两者在代币消耗上的差异简直是天壤之别。在数字世界中，信息对称是最高效的。

别为人工智能的“礼貌”买单

在大规模模型计费中有一条鲜为人知的潜规则：输出代币的价格通常是输入代币的3到5倍。

换句话说，人工智能说的话比你对它说的话要昂贵得多。以Claude Sonnet 4.6的定价为例，输入每百万个代币仅需3美元，而输出费用却骤升至15美元，价差高达5倍。

那些“好的，我完全理解您的需求，现在开始为您解答……”之类的客套开场白，以及“希望以上信息对您有所帮助”之类的客套结语，在人际沟通中属于社交礼仪，但在API账单上，这些毫无信息价值的客套话也会让您付出金钱代价。

解决输出端浪费的最有效方法是为人工智能制定规则。使用系统命令明确告知它：不要闲聊，不要解释，不要重复请求，只需给出答案。

这些规则只需设置一次，便会在每次对话中生效，真正体现了金融领域“一次投入，终身受益”的原则。然而，在制定这些规则时，许多人却陷入了另一个陷阱：给出冗长的自然语言指令。

工程师测试数据显示，指令的效力不在于字数，而在于密度。通过将一条500字的系统提示压缩至180字，删除无意义的客套话，合并重复的指令，并将段落重组为简洁的条目列表，AI生成的内容质量几乎保持不变，但每次调用消耗的代币数量却能骤降64%。

另一种更积极的控制方法是限制输出长度。许多人从未设定预算上限，放任人工智能自由发挥，这往往导致成本急剧攀升。你可能只需要一句简短直白的句子，但人工智能为了展现某种“智力诚意”，却毫不吝啬地生成了一篇800字的文章。

如果你需要纯粹的数据，就应该要求人工智能以结构化格式返回结果，而不是冗长的自然语言描述。在信息量相等的情况下，与纯文本相比，JSON 格式的代币消耗要少得多。这是因为结构化数据去除了所有冗余的连词、助词和解释性修饰语，仅保留高度凝练的逻辑核心。在人工智能时代，你应当清醒地认识到，值得付费的其实是结果所带来的价值，而非人工智能那些毫无意义的自我解释。

此外，AI的“过度思考”也在不断蚕食你的账户余额。

某些高级模型具备“扩展推理”模式，会在作出回应前进行大规模的内部推理。这种推理过程还会根据输出价格产生费用，这可能相当昂贵。

该模式主要针对“需要深度逻辑支持的复杂任务”而设计。不过，大多数人在提出简单问题时也会选择这种模式。对于不需要深度推理的任务，明确指示 AI“跳过解释，直接给出答案”，或者手动关闭扩展推理功能，可以为您节省一笔可观的费用。

避免让人工智能纠结于旧事

大型模型并没有真正的记忆；它们只是无休止地纠缠于往事。

这是许多人并不了解的一个内在机制。每当您在对话窗口中发送新消息时，AI 并不会从该句开始理解；相反，它会在回复您之前重新阅读您所有的过往互动记录，包括每一轮对话、每一段代码以及每一份被引用的文档。

在代币的计费中，这种“从过去吸取教训”的做法绝非免费。随着对话轮次不断增加，即使你只是询问一个简单的词，AI重新读取整个旧账户的历史对话记录的成本也会呈指数级增长。该机制决定了：对话记录越庞大，您提出的每个问题所需的成本就越高。

有人追踪了496段真实对话，每段对话包含超过20条消息，结果发现：第一条消息的平均长度为14,000个代币，每条消息成本约为3.6美分；到了第50条消息时，平均长度已达79,000个代币，每条消息成本约为4.5美分，涨幅高达80%。此外，随着对话内容不断延长，到了第50条消息时，AI需要重新处理的对话内容量已经达到了第一条消息的5.6倍。

要解决这个问题，最简单的做法是：一项任务，一个对话框。

讨论某个话题时，请及时开启新的对话；不要把 AI 当作一个始终处于开启状态的聊天窗口。这个习惯听起来很简单，但很多人就是做不到，总在想：“万一我需要回顾之前的内容怎么办？”实际上，大多数时候，你担心的那些“万一”根本不会发生，而为了应对那个“万一”，你最终为每条新消息支付的费用却高出数倍。

当对话确实需要继续，但内容已经变得冗长时，我们可以利用某些工具的压缩功能。Claude Code 提供了一个 /compact 命令，可以将多头的对话记录浓缩成简短摘要，助您实现网络空间的整理。

还有一种名为“提示缓存”的节省资源的机制。如果您在每次对话中都反复使用相同的系统提示，或者需要引用相同的文档，AI 会将这些内容缓存起来。下次调用时，它只会收取最低的缓存读取费用，而不是每次都按全价收费。

Anthropic的官方定价显示，缓存命中时的代币价格仅为常规价格的十分之一。OpenAI 的提示词缓存功能同样能将输入成本降低约 50%。一篇发布于2026年一月、刊载于arXiv的论文对多个AI平台上的长任务进行了研究，发现提示词缓存可将API成本降低45%至80%。

换句话说，对于同一份内容，首次输入AI时需支付全额费用，但后续调用时只需支付十分之一。对于每天都需要反复使用同一套规格文档或系统提示的用户而言，此功能可保存大量代币。

不过，提示词缓存有一个前提条件：系统的提示词措辞、参考文档的内容及顺序必须保持一致，并且位于对话的开头。一旦内容发生任何更改，缓存即失效，并将恢复按原价计费。因此，如果你有一套固定的工作规范，请将其固化下来，并避免随意修改。

最后一种上下文管理技术是按需加载。许多人喜欢把所有规格、文件和笔记都塞进系统提示框里，以防万一。

然而，这样做的代价是：当你只是在执行一项简单的任务时，却不得不加载数千字的规则，无端浪费了大量代币。Claude Code 的官方文档建议将 CLAUDE.md 的行数控制在 200 行以内，将针对不同场景的专用规则拆分为独立的技能文件，并仅加载当前使用场景所需的规则。保持上下文的绝对纯净，是对计算能力的最高形式的尊重。

-- 价格

--

别开保时捷去买菜

各种人工智能模型的价格差异很大。

Claude Opus 4.6 的费用为每输入 100 万个代币需支付 5 美元，输出则需支付 25 美元；而 Claude Haiku 3.5 的费用仅为输入 0.8 美元、输出 4 美元，两者相差近六倍。让顶级模型来承担收集信息和格式化这些繁琐的工作，不仅效率低下，而且成本极高。

明智的做法是将人类社会中常见的“分工”概念应用到人工智能领域，将不同难度的任务分配给不同价位的模型。

这就像在现实生活中雇人工作一样，你不会特意花上百万美元的薪水去雇一个砌砖专家，让他去建筑工地上做体力活。人工智能的工作原理也是一样的。Claude Code 的官方文档也明确建议：将 Sonnet 用于大多数编程任务，将 Opus 用于复杂的架构决策和多步骤推理，并将 Haiku 用于简单的子任务。

一个更具体的实用解决方案是构建一个“两阶段工作流”。在第一阶段，使用免费或低成本的基础模型来完成初步的繁琐工作，例如数据收集、格式清理、生成初稿、简单分类和摘要整理。然后，在第二阶段，将提炼出的精髓输入顶级模型，用于核心决策和深度优化。

例如，如果你需要分析一份100页的行业报告，可以先使用Gemini Flash从报告中提取关键数据和结论，将其浓缩成一份10页的摘要，然后将这份摘要交给Claude Opus进行深入分析和判断。这一两阶段的工作流程既能显著降低成本，又能确保质量。

除了简单的分段之外，一种更高级的方法是基于任务的深度工作划分。一项复杂的工程任务可以分解为几个独立的子任务，每个子任务都配以最合适的模型。

例如，在编程任务中，一个成本较低的模型可以先编写框架和模板代码，然后仅将核心逻辑的实现分配给成本更高的模型。每个子任务都有一个清晰、专注的执行环境，从而带来更准确的结果和更低的成本。

其实你并不需要花费代币

此前所有的讨论本质上都围绕着“如何省钱”这一战术问题展开，但许多人却忽略了一个更为根本的逻辑命题：这个操作真的需要消耗代币吗？

储蓄的最极端形式并非算法优化，而是简化决策过程。我们早已习惯向人工智能寻求放之四海皆准的答案，却忘了在许多情况下，调用昂贵的大型模型无异于用大炮打蚊子。

例如，让人工智能自动处理邮箱/邮件，会导致每封邮件都被视为独立任务进行解析、分类和回复，从而消耗大量代币。不过，如果你先花30秒浏览收件箱，手动筛选出那些显然不需要AI处理的邮箱/邮件，然后将剩下的交给AI处理，成本就会立即降至原来的几分之一。在此，人的判断并非障碍，而是最佳的筛选工具。

Telegram时代的人们深知多发一个字要付出多少额外代价，因此他们会三思而后行，这体现了他们对资源使用的直觉。人工智能时代也不例外。当你真正明白让人工智能多说一句话需要多少成本时，你自然会权衡：让人工智能来做这件事是否值得；这项任务需要顶级模型还是性价比更高的模型；以及当前的语境是否仍然适用。

这种考量是最具成本效益的能力。在计算能力日益昂贵的时代，最明智的做法不是让人工智能取代人类，而是让人工智能和人类各司其职，发挥各自的优势。当这种对代币的敏感性成为一种本能反应时，你便真正从计算的从属者转变为它的掌控者。

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