Token烧得多,只能说明你烧得多

Token消耗量，说明不了什么。

我看到一种说法开始流传。说一个人的 Token 消耗量，能直接代表他用 AI 的水平。甚至有公司开始拿这个数据当招聘筛选条件。我还为此写过一篇文章：

我觉得这个逻辑有一个根本性的问题。

你花的钱越多，不代表你越擅长花钱。

你花的钱越多，只能说明一件事：你花的钱越多。

Token 消耗量也是同一个道理。

跑了十万个 Token，只能证明你跑了十万个 Token。

它没法告诉任何人，你跑出了什么结果。

仔细想一下，什么样的人 Token 消耗量特别大？

一种情况，prompt 写不清楚，反复让模型重新生成。一种情况，不会选模型，所有任务一律丢给最贵的那个跑。一种情况，工作流设计粗糙，中间大量调用其实是无效的。

这三种情况，消耗量都会非常高。但这三种情况，恰恰说明用得粗放。

反过来想。一个真正把 AI 用明白的人，特征应该是什么？一条 prompt 下去，不需要来回五六轮修正。清楚每个模型的边界，该用轻量的绝不上重量级的。用最少的调用拿到最准确的结果。

这种人的 Token 消耗量，大概率不是最高的那一批。

跟写代码一样。一个程序员写了一万行，另一个只写了一千行，功能完全相同。没有人会觉得写一万行的更厉害。

消耗量是一个输入指标。它衡量的是你投入了多少资源。但招人要看的是产出。用输入来推断产出，中间缺的东西太多了。

如果一家公司真的用 Token 消耗量来筛人，筛出来的可能是最舍得烧钱的人，但不一定是最会用钱的人。

真正值得看的，从来都不是你烧了多少 Token。是你用这些 Token，做成了什么事。

今天就不配图了，大家4月再见。