科技爱好者周刊#398：Token 费用难以负担
阮一峰约 13 分钟这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。
本杂志开源[1]，欢迎投稿[2]。另有《谁在招人》[3]服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系[4]（[email protected][5]）。
封面图
去年开放的浙江省安吉县的安吉文化艺术中心。当地盛产竹子，屋顶都采用竹叶造型。（daemin_kg@ig[6]）
Token 费用难以负担
上周，OpenClaw（龙虾）的创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）贴出了自己的 Token 使用量[7]。
他不是故意炫耀，自己用了多少 Token，而是为了介绍工具软件 CodexBar[8]。这个菜单栏小工具可以统计你的 Token 使用量，计算出对应的费用。
大家猜猜看，他用了多少 Token？
根据截图，他一个月发出了760万个请求，消耗的 Token 数量为6030亿。根据预设的费率，这些 Token 价值130万美元！
也就是说，他的 AI 编程平均每天要花费4万多美元。
当然，这个数字不是真实支出。因为他是 OpenAI 公司的员工，可以无限量免费使用公司的 Token。所以，这些钱并不是真实的支出。
但是，他的 Token 使用量是真的。绝大部分公司需要外购 Token，大家可以用他的例子计算一下，如果一个程序员每月用掉几千亿、甚至上万亿的 Token，公司要出多少钱？
他一个人一个月130万美元，相当于近900万人民币，一年下来超过1亿人民币！ 这就是放开使用顶级模型，公司要支付的费用。
如果改用便宜的模型，国内最便宜的开源模型，价格大约是国外旗舰模型的1/30到1/50，那么一年就是200万～300万人民币。
结论就是，如果放开不限量使用，一个程序员一年最少会花掉两三百万人民币的 Token 费用。要是使用美国的旗舰模型，费用会快速上涨到几千万甚至上亿人民币。
公司想要降低成本，有两个方法：一是购买包月套餐，但是大项目不够用；二是自己架设开源模型，省掉外购的费用，但是硬件费用不便宜，而且最强的模型目前是不开源的。
权衡下来，我猜想，公司几乎肯定会设置限制，不允许程序员无限量使用外部模型。那样的话，巨额的 Token 费用难以承受。程序员的工资已经不低了，再加上每人每年至少几百万人民币的 Token 费用，公司的开发成本会爆炸的。
大家可以说说，有没有公司对程序员提供外部模型无限量 API 调用？我是没有听说过。
事实上，因为 Token 费用太高，公司收紧 AI 编程的例子，我倒是知道几个。
比如，网约车巨头 Uber[9] 今年头四个月就花完了全年34亿美元的 AI 预算，不得不限制使用 AI 了。
再比如，微软[10]也因为费用超标，放弃了 Claude Code，改用自家托管的 OpenAI 模型。
如果 Uber 和微软这样的巨头，都承受不了巨额的 Token 费用，那大概就没有公司能够承受了。
总之，AI 编程虽然听起来很美好，但是看到账单的那一刻，公司就会清醒：AI 编程比真人程序员昂贵太多了。
所以，AI 会替代程序员吗？对于有大型软件项目的公司，我认为不会大规模替代，因为成本放在那里。至少现阶段如此，如果未来 Token 费用大幅下降，那就难说了。
漏洞赏金计划的终结
Turso[11] 是一个开源的云数据库，代码放在 GitHub。
它有一个赏金计划，给予发现漏洞的人1000美元奖金。本来运作得挺好，自从大模型可以用来发现漏洞以后，事情就不对了。
它的仓库的 PR 页面（外部代码提交）已经变成下面这样。
提交漏洞的人泛滥成灾，都是冲着奖金而来。他们所谓的漏洞，往往是故意注入垃圾字节，或者是配置错误，自然就是无法运行。
开发团队精疲力尽，不胜其扰。有时候，关掉这些 PR，提交者还会跟你争论，用 AI 生成的长篇大论[12]告诉开发团队“我没错，你们搞错了”，令人啼笑皆非。
最终，开发团队只能宣布，终止赏金计划[13]，提交漏洞和 PR 都不会有奖金。
炮制垃圾内容的人可能只需要一分钟就能提交，但我们却要花费数小时来阅读、理解和回应。而且，这类内容的生成速度几乎是无限的。
虽然可以设置自动化脚本来过滤 PR，但由于涉及到奖金，提交 AI 代码的动机实在太大，总是有人无休止地争论、重新打开同一个 PR 等等。
这件事告诉我们，传统的漏洞赏金计划在 AI 时代大概率行不通。以后，发现漏洞很可能没有奖金。不知道这会不会导致线上攻击行为的增加。
科技动态
1、体重与气温[14]
一支耶鲁大学的考察队，发现阿根廷的猫头鹰猴比25年前更重。2023年的猴子平均体重比1999年重了50克，相当于增加了4%。
科学家认为，这与气温上升有关。1999年阿根廷的日平均气温为22.2摄氏度，2023年上升到了23.8摄氏度。
气温上升使得猴子减少用于体温调节的能量消耗，从而有额外的卡路里来增重。
该理论看上去也适用于人类，也就是说，全球变暖可能让胖子变多。
2、人工蛋壳[15]
美国生物科技公司 Colossal 制造了“人工蛋壳”，已经孵化了26只小鸡。
它的外壳是一个坚固的六边形杯状结构，起到支撑作用；内壁是一层半透膜材料，能让氧气轻松通过，又能保持水分。
科研人员将小鸡胚胎放入“人工蛋壳”，在孵化箱中成功孵化了小鸡。
上图中，蛋壳上方是透明的，可以观察内部情况。
Colossal 公司制造这个装置的目的，是为了复活已经灭绝的渡渡鸟。否则，就算做出了渡渡鸟的克隆胚胎，还是要放在其他动物（比如鸵鸟）体内进行繁殖。
3、艺术抗议[16]
保加利亚首都索非亚，马路上有一个小坑，市政府长期不修补。
两个艺术家感到不满，就在这个小坑上涂鸦，画了一个生气的鬼脸。
鲜艳的图案让司机和行人更容易注意到，减少了事故。同时，也引起了大众的兴趣，新闻媒体纷纷报道，小坑很快就修补了。
这件事告诉我们，不满还是要表达出来，可以推动解决，并且采用艺术形式表达，效果会比较好，容易让人接受。
文章
1、内存涨价的原因[17]（英文）
内存厂商生产三种内存：DDR（桌面电脑用的内存）、LPDDR（手机用的低功率内存）、HBM（AI 机房用的高带宽内存）。
由于 AI 公司对 HBM 的需求激增，开出高价，内存厂商的生产能力转向 HBM，减少了 DDR 和 LPDDR 的产量，导致消费电子设备的内存短缺，价格上涨。
2、我开始研究 Reticulum[18]（英文）
Reticulum 是一个自己组网的项目，可以在各种物理网络（WiFi、有线网、无线电、LoRa 等）之上架设虚拟网络，本文是一个简介。
3、预热你的 MacBook[19]（英文）
一篇很冷的文章，Mac 系统有一个 stress 命令，用来让 CPU 运行负载。本文提出可以用这个命令，让冬天冰冷的 MacBook 金属外壳变热。
4、为什么我反对布尔逻辑[20]（英文）
一篇偏哲学思辨的文章。布尔逻辑只有两个值（真和伪），作者认为，这会导致非黑即白的二元思维。真实世界是非布尔逻辑，充满了不确定性和不唯一性。
5、为什么中心极限定理无处不在？[21]（英文）
一篇科普文章，介绍中心极限定理的历史和含义。这个定理发现了样本平均值的分布规律，所以极其重要。
样本平均值满足正态分布，但有两个注意点，一是每次的样本必须相互独立，二是有时异常值比平均值更重要。
工具
1、DOCX Editor[22]
开源的 docx 文件的网页编辑器，所见即所得。
2、DvnIP[23]
动态 IP 服务，个人用户免费。
3、Graphite[24]
一个矢量作图的 Web 应用，代码开源[25]。
4、Hindsight[26]
一个命令行工具，扫描本地的 git 仓库，生成 GitHub 风格的个人提交热力图。
5、NyaTerm[27]
跨平台的桌面应用，将 SSH、终端会话、远程文件、认证信息、端口转发和配置备份放在同一个工作区。（@nyakang[28] 投稿）
6、diving-rs[29]
一个命令行工具，展示 docker 镜像内部的每一层文件列表。（@vicanso[30] 投稿）
7、CanvasCast[31]
白板录制的网页应用，在浏览器中直接绘制、演示、录制白板风格的内容。（@Hao4Wang[32] 投稿）
8、Echo Loop[33]
开源的英语听说训练 App。（@echo-loop[34] 投稿）
9、Vue TUI[35]
基于 Vue 的终端组件库，可以用来开发 agent。（@Simon-He95[36] 投稿）
10、witr[37]
命令行工具，显示当前每个进程对应什么命令，可以用命令名或端口号查询。
AI 相关
1、DeepSeek Reasonix[38]
专为 DeepSeek 设计的终端 AI 编程 agent，充分利用了缓存机制，可以极大降低费用，只支持 DeepSeek 的付费 API。
2、FunASR[39]
阿里通义实验室开源的工业级语音识别工具包，最近推出了桌面语音输入法工具。（@LauraGPT[40] 投稿）
另有两个基于它的衍生工具。
•FunClip[41]：智能视频裁剪工具。输入关键词或句子，自动定位视频中对应的片段，一键裁剪导出。（@LauraGPT[42] 投稿）•SenseVoice[43]：语音理解工具，可以识别语音、语种、情感、声音事件。（@LauraGPT[44] 投稿）
3、Codex Mate[45]
一站式本地 AI 编程智能体管理面板。统一管理 Codex、Claude Code、Gemini CLI、CodeBuddy、OpenClaw、Gemini CLI。（@ymkiux[46] 投稿）
资源
1、微积分其实很容易[47]
著名教材《Calculus Made Easy》非官方中文版，一本易读的微积分入门小书，可以在线阅读[48]。（@KeyAI[49] 投稿）
2、小西天 3D 全景[50]
山西省隰县小西天的网页 3D 全景导览。
3、C 语言小测验[51]（英文）
一组 C 语言的语法选择题。
图片
1、袖珍计算器博物馆[52]
德国有一个网上博物馆，专门收集各种袖珍计算器，里面有一些奇特的电子计算器。
文摘
1、行为经济学诱饵[53]
行为经济学家丹·艾瑞里，有一天闲逛《经济学人》官网。
他在订阅页面上，看到了三个选项：
A. 电子版——59美元。 B. 纸质版——125美元。 C. 纸质版＋电子版——125美元。
他愣住了。
B 和 C，价格一模一样。一个只给纸质版，一个纸质版加电子版全送。谁会选 B？
傻子都不会啊。但艾瑞里没有笑，马上意识到这是一个绝妙的设计。
他拿着这三个选项，走进了麻省理工学院（MIT）的课堂，做了一个实验，让100个学生对这三个选项进行选择。
结果：16%的学生选了 A，0%选了B，84%选了C。订阅费总收入：11,444美元。
跟预想的一样，没有一个人选 B。
然后艾瑞里做了一件小事：他把 B 删了，只留 A 和 C。
逻辑上，一个从来没人选的东西，删掉它不应该影响任何结果，对吧？
结果出来了：68%选了 A，32%选了 C。订阅费总收入暴跌到8,012美元。
这就是选项 B 的作用。它从来没人选，自己一份都没卖出去，却在暗中帮旁边的最贵的 C 套餐，多卖了52%。
仅仅因为它的"存在"，就让杂志社多赚了3,432美元。这就是行为经济学中著名的"诱饵效应"。
原理很简单：人类不擅长判断一个东西的“绝对价值”，但极其擅长做"相对比较"。
当只有59美元和125美元两个选项时，你的大脑在比较"便宜 vs 贵"，大多数人选便宜的。
但当“125美元只买纸质版”这个诱饵一出现，你的大脑就不比较 A 和 C 了，它开始比较 B 和 C。
同样的价格，C 多了一个电子版。天哪，这不是白捡的吗！于是你心满意足地选了 C。
浑然不知自己刚刚多花了66美元——买了一本可能一辈子都不会翻开的纸质杂志。
这个套路如今无处不在。咖啡店的中杯定价，只是为了让你觉得大杯“更划算”。视频网站的月卡，贵到让你觉得年卡“不买就亏”。
手机发布会上，永远有一款“高价低配”机型，它唯一的使命，就是让旁边那款旗舰机型看起来“性价比极高”。
当你觉得自己占了便宜的时候，多半是有人精心摆放了一个诱饵，让你心甘情愿走进了更贵的那扇门。
那个没人选的选项，才是全场真正的主角。
言论
1、
很多人看不到 AI 改变世界的潜力，原因在于他们不明白一切事物都是算法。
具体来说，他们没有意识到，社会和公司只不过是一系列算法的集合。
-- 《公司不过是算法图而已》[54]
2、
为了应对“软件包投毒”，现在的流行做法是，新发布的软件包设置一个冷却时间，普通用户需要过了“冷却期”才能安装这个包。
这种机制可以有效抵御供应链攻击，但它有一个棘手的问题：它依赖于其他人先安装这个包。到哪里去找这些人，第一时间试用每个新发布的包呢？
-- 《软件包应该分阶段推出》[55]
3、
AI 可以一对一的定制化教育，效果更好，大学对很多人将变得没有价值。
-- 萨姆·奥特曼[56]（Sam Altman），OpenAI 公司首席执行官
4、
那些从未编写过一行代码的非技术型中层管理人员，现在感觉通往成功的最大障碍已经消失。
他们再也不用应付那些烦人的程序员了，不需要程序员就能更改网页样式和用户体验，自己实现某些功能。而且，AI 不会抱怨，不会组织工会，也不会抗议，只会服从任何命令。
-- 《AI 将把我们引向何方》[57]
5、
我喜欢 PHP 的一个理由是，它的变量使用美元符号（$）识别，这会提醒你，你使用它是为了什么。
-- 《PHP 的奇特之处》[58]
往年回顾
GitHub Issues（几乎）是最好的笔记应用[59]（#351）
OpenAI 的图书馆工位[60]（#301）
国产单板机值得推荐[61]（#251）
中国需要成立半导体部[62]（#201）
（完）
References
[1] 开源:https://github.com/ruanyf/weekly[2]投稿:https://github.com/ruanyf/weekly/issues[3]《谁在招人》:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9815[4]邮件联系:mailto:[email protected][5][email protected]:mailto:[email protected][6]daemin_kg@ig:https://www.instagram.com/p/DYKVQBKiBG1/?img_index=1[7]Token 使用量:https://x.com/steipete/status/2055346265869721905[8]CodexBar:https://codexbar.app/[9]Uber:https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2026/05/17/uber-burns-its-2026-ai-budget-in-four-months-on-claude-code/[10]微软:https://aiweekly.co/alerts/microsoft-drops-claude-code-after-budget-overrun[11]Turso:https://turso.tech[12]长篇大论:https://github.com/tursodatabase/turso/pull/6257#issuecomment-4216531987[13]终止赏金计划:https://turso.tech/blog/the-wonders-of-ai[14]体重与气温:https://news.yale.edu/2026/05/20/warmer-temps-heavier-owl-monkeys-climate-linked-weight-gain-primates[15]人工蛋壳:https://www.nationalgeographic.com/science/article/artificial-egg-colossal-chickens-moa-dodo[16]艺术抗议:https://p26.bg/news/dupkite-po-ul-chiprovci-v-sofiya-se-prevarnaha-v-ulichna-galeriya-snimki-4310news.html[17]内存涨价的原因:https://davidoks.blog/p/ai-is-killing-the-cheap-smartphone[18]我开始研究 Reticulum:https://www.jonaharagon.com/posts/im-getting-into-mesh-networks-meshtastic-meshcore-and-reticulum/[19]预热你的 MacBook:https://z3ugma.github.io/2019/11/18/warm-up-your-macbook/[20]为什么我反对布尔逻辑:https://abuseofnotation.github.io/boolean-thinking/[21]为什么中心极限定理无处不在？:https://www.quantamagazine.org/the-math-that-explains-why-bell-curves-are-everywhere-20260316/[22]DOCX Editor:https://github.com/eigenpal/docx-editor[23]DvnIP:https://dynip.dev/[24]Graphite:https://editor.graphite.rs/[25]代码开源:https://github.com/GraphiteEditor/Graphite[26]Hindsight:https://github.com/chaosprint/hindsight[27]NyaTerm:https://github.com/nyakang/nyaterm[28]@nyakang:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10021[29]diving-rs:https://github.com/wagoodman/dive[30]@vicanso:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10037[31]CanvasCast:https://github.com/nine19een/CanvasCast[32]@Hao4Wang:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10055[33]Echo Loop:https://github.com/echo-loop/Echo-Loop[34]@echo-loop:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10082[35]Vue TUI:https://github.com/Simon-He95/vue-tui[36]@Simon-He95:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10083[37]witr:https://github.com/pranshuparmar/witr[38]DeepSeek Reasonix:https://github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix[39]FunASR:https://github.com/modelscope/FunASR[40]@LauraGPT:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10056[41]FunClip:https://github.com/modelscope/FunClip[42]@LauraGPT:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10057[43]SenseVoice:https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice[44]@LauraGPT:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10058[45]Codex Mate:https://github.com/SakuraByteCore/codexmate[46]@ymkiux:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10088[47]微积分其实很容易:https://github.com/KeyAI/calculusmadeeasy-zh[48]在线阅读:https://keen-ginger-62hw.here.now/[49]@KeyAI:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/10065[50]小西天 3D 全景:https://funes.world/apps/the-hanging-sculptures-of-the-xiaoxitian[51]C 语言小测验:https://stefansf.de/c-quiz/[52]袖珍计算器博物馆:https://www.calculators.de/[53]行为经济学诱饵:https://www.sina.cn/news/detail/5279286413232198.html[54]《公司不过是算法图而已》:https://danielmiessler.com/blog/companies-graph-of-algorithms[55]《软件包应该分阶段推出》:https://illegalcode.net/rfcs/phased_rollouts.html[56]萨姆·奥特曼:https://fortune.com/2025/07/24/sam-altman-college-not-working-great-stanford-dropout/[57]《AI 将把我们引向何方》:https://pop.rdi.sh/where-does-next-token-prediction-leave-us/[58]《PHP 的奇特之处》:https://flowtwo.io/post/php's-oddities[59]GitHub Issues（几乎）是最好的笔记应用:https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/06/weekly-issue-351.html[60]OpenAI 的图书馆工位:https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/05/weekly-issue-301.html[61]国产单板机值得推荐:https://www.ruanyifeng.com/blog/2023/04/weekly-issue-251.html[62]中国需要成立半导体部: https://www.ruanyifeng.com/blog/2022/04/weekly-issue-201.html