AI 工具越来越便宜，公司可能花得更多？

AI 调用越来越便宜，企业账单理应跟着下降吗？

斯坦福《AI Index 2025》引用 Epoch AI 数据：达到 GPT-3.5 水平的模型，每百万 Token 查询成本从 2022 年 11 月的 20 美元，降到 2024 年 10 月的 0.07 美元，下降超过 280 倍。单价只是总账单的一部分。

总支出还受使用量和配套成本影响。做一个简化假设：原来每次任务花 1 元，每月做 1,000 次，调用支出是 1,000 元。后来单次成本降到 0.1 元，可使用量扩大到 30,000 次，调用支出反而变成 3,000 元。

便宜之后，原本嫌贵而不做的任务开始被处理；
使用还会从偶尔试用扩到日常工作，一次请求也可能产生多轮检查和重试。
Google 在 I/O 2025 披露，其产品与 API 每月处理的 Token 量，一年内从 9.7 万亿增至超过 480 万亿。

公司还要为数据接入、权限控制、输出校验、监控和流程改造付费。
AI 用得越深，这些配套环节越难省。

经济学里常用“杰文斯悖论”解释类似现象：效率提升、单位成本下降后，需求可能被释放，总消耗未必下降。
它不是必然规律。使用量受控，或 AI 替代了更昂贵的旧流程，总成本仍可能下降。

看 AI 成本，别只盯每百万 Token 的价格。还要看任务价值、总调用量、替代了哪些旧成本，以及配套系统花了多少钱。
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