最近扒了一下 AI 编程助手的成本结构,扒出一个挺反直觉的事。
像 Claude Code、Cursor 这类工具,你以为你付的钱,是花在"让 AI 帮你写代码"上的。
错。
八成以上的钱,花在了让 AI 读终端输出上。
你每敲一个命令——查个状态、列个目录、看个容器——终端会吐回来几百行东西,里面一堆花哨的表格、重复的信息、对解决问题毫无用处的噪音。
这些,全都原封不动塞给了 AI。
AI 根本不需要看那些垃圾。但你,得按字数付费。
后来有个开源小工具,就干了一件特别朴素的事:在命令和 AI 之间,加一层过滤,把没用的输出扔掉,只留 AI 真正需要的那几行。
结果,token 消耗据它实测降了九成。
九成是什么概念?
一个十来人的开发团队,这类工具一个月的账单轻松上万美金。
砍掉九成,就是每月省下小一万美金。
这已经不叫"优化"了,这叫"砍成本"。
讲到这,我真正想跟你聊的,不是这个工具本身,也不是怎么跟着做一个。
是它背后那个,我越想越觉得值钱的规律——
最大的机会,常常不在大家挤破头去卷的地方,而藏在那个所有人都视而不见的浪费里。
你看,整个行业都在比什么?
比谁家的 AI 更聪明、代码写得更漂亮、能力更强。
所有的注意力、所有的资本,全堆在"功能"这一侧。
可就在所有人都盯着前台拼杀的时候,后台正哗哗地漏着钱——八成的开销,流向了一件没有任何人觉得是问题的事。
为什么没人发现?
恰恰因为它太"理所当然"了。
命令吐一堆输出,天经地义;输出全给 AI,天经地义。
当一件事被所有人默认成“本来就该这样”,它就变成了一个集体盲区。
而盲区,就是机会藏身的地方。
这件事其实跟写不写代码无关。
它说的是一种“看东西的方式”,别人看到的是“这个流程一直都这么跑”,而真正能赚到钱的人,会停下来问一句——"这一步,是不是在白白浪费什么?只是大家看久了,都麻木了?"
你回头看看自己的行业、自己每天的工作,一定也有这样的环节:
一个所有人都习以为常、从没人质疑过、却在持续漏水的地方。
它不性感,没人讨论,所以也没人去抢。
但机会,往往就长在那儿。
💬 你所在的行业里,有没有那种“大家都觉得理所当然、其实一直在白白浪费”的环节?——成本、时间、人力都算。
说一个你观察到的,我们一起看看里面有没有藏着机会。
AI出海社群 日记 0609
夜雨聆风