自费用AI的人,都在给自己的废话买单

token这个词听起来有点技术感，但它的实质很朴素——AI每处理一段文字，都要消耗一定数量的token，可以理解成“处理信息的计量单位”。你输入一段话，它读懂要花token；它回复你，也要花token。你的订阅费里，有一部分就是在买这个配额。

但真正让我后背发凉的，是另一个机制。

AI没有真正意义上的“记忆”。每次对话，它都要把之前所有的聊天记录重新读一遍，才能理解你现在说的话。就像一个每次见面都把你们认识以来所有短信翻一遍、然后才开口的朋友——这个翻旧账的动作，每次都要花钱。

对话越长，旧账越厚，每一轮消耗就越高。

所以那种“挤牙膏式聊天”——先发一句，等回复，再补充，再等回复——代价是什么？研究数据说，这种方式消耗的token，是一次性把问题说清楚的3到5倍。

翻车实录①：

我用筛简历把token all in了

事情发生在一个工作日的下午。

部门要招新人，我当时正在外出办事的路上，心想：这不正是AI的用武之地吗？

于是我打开对话框，开始了我的“高效工作”。

第一条消息：“帮我筛选简历。”

AI很配合，问我要什么条件。

我说：“要有相关经验的。”

它问：多少年的相关经验？

我说：“三年以上吧。”

它问：哪个方向的经验？

我说：“就是我们这个行业的。”

它问：您具体是哪个行业？

……我们就这样愉快地聊了大概二十轮，上下文早就堆成了一座小山。等AI终于吐出结果的时候，我低头看了眼配额后的数字心凉了半截：0。

更要命的是，结果也没好到哪里去。浪费了一路的“口水”，最后AI给我联系了3个候选人，只有2个回复的，按照消耗的token金额，还不如我自己回办公室，到招聘平台上去筛选简历。

后来我换了一种方式，叫“两段式工作法”—虽然这名字是我自己起的，但它确实好用。

第一段：先不要碰简历。 花五分钟，把岗位要求、必须有的条件、加分项、一票否决的情况，全写清楚，拼成一段话，一次性发给AI，让它先理解“招什么人”。

第二段：把简历内容扔进去。主动找简历太消耗token了，这一步还是我自己来吧。这时候AI有了明确标准，处理速度快，结果也准得多。

这次，第二次的配额消耗不到第一次的三分之一。

让我想起那个“别开保时捷去买菜”的说法——开高性能的车买了一袋白菜，油钱比菜贵。我那天做的事，大概就是开着AI这辆保时捷，在对话框里绕了十几个弯，最后买到一袋勉强能吃的菜。

说清楚你要什么，才是真正的效率。

翻车实录②：

会议纪要，它整理，你负责听懂

会议纪要这件事，我一度以为自己彻底解放了。

其实开会么，懂得都懂，发言稿、开会内容提前都已经准备好的，重点还是记录变化的部分，工作量不大。

刚好就上周的学习会，领导发言完以后，临时起意，让大家都说说自己的感想。

做过会议记录的都知道，记录员的工作落在谁头上，谁那天下午基本就废了：翻录音、对时间轴、整理发言、确认措辞，一套流程走下来，两个小时没了。

好在有AI：录音转文字，文字扔进去，让它按议题归类、整理行动项、标注负责人。

效果是真的好。一份一小时的会议录音，我大概花二十分钟就能出一份结构清晰的内容初稿。AI解放牛马，莫过于此啊！

然后还好“多看了一眼”，不然差点翻车。

AI整理出来的版本，把一句“原则上同意，待进一步确认”，归纳成了“已确认推进”。

这两句话的意思，差了不止一个项目周期。

我发出去之前正好多看了一眼，及时改了回来。但我在那一刻意识到一件事：AI帮我省的是整理时间，不是判断时间。 它不知道哪句话是真的拍了板，哪句话只是领导在活跃气氛。这件事只有坐在那个会议室里的人才知道。

所以现在我的流程多了一条隐性前提——你自己得参会。不只是“在线”那种参会，是真的在听、在判断、会后有能力对着纪要初稿说“这里不对，改成这样”。

AI处理信息，人负责理解信息。这个分工听起来理所当然，但真正用起来之前，我以为自己可以两样都省掉。

事实证明省不掉的那个，正好是最有值钱的那个。