夜雨聆风六月第二个星期一的时候，我会按照惯例查看一下内部看板上面的数据。页面刷新之后，“额度”这一行上的金额就变小了——由原来的每月2000美元变成了现在的1400元人民币。
我看着那个数字大概十分钟的样子。两天之内就可以用完。月底还有两个方案需要提交。
这件事并不是只针对我的。腾讯从去年六月起就对内部的人工智能Token额度进行了调整，各个部门和岗位获得的额度不同，大部分人的额度都在一千五百元左右。三个月之前，公司给每个人配的是“年均22万Token资源”，Cursor 700美元、Claude 700美元、CodeBuddy 1000美元，一个月就足够购买一台iPhone。那么现在的情况又是什么样的呢？外包岗位上的同事表示自己的额度只剩下1000块钱了。
脉脉上炸了。回归古法编程还是自费加额花钱打工这条评论下面有几百条评论，其中一位老人说得很伤心：以前的AI就是免费午餐，现在变成了按需分配，以后是不是要自己去打工了呢？
但是冷静下来想想，这件事情不仅仅是“公司小气”这么简单。
首先介绍一下数据。麦肯锡在2025年发布的关于人工智能现状的研究报告中提到，世界上有将近两千家企业的管理者表示他们认为人工智能对于息税前利润产生了积极的影响。剩下的六成以上的公司，在使用人工智能之后并没有提高收入，反而减少了现金流。也就是说，目前大多数公司对于人工智能并不是印钞机，而是碎钞机。
再就是浪费的问题。根据《财经》杂志所做的调查，在30%-60%之间。Agent会不断地增加历史文件、对话以及执行记录的数量，大量的冗余或者过时的信息都会被不断地计算着。腾讯自己也曾出现过为了保持Token使用量不落后而搭建没有实际意义的工作流程的情况。听起来很荒唐，但是你要是了解了Meta内部曾经搞过一个叫“Claudeonomics”的排行榜，用来排名计算哪位用户消耗的Token最多，并且还会给这些用户发放绩效奖金——这就解释了为什么会出现这样的事情了。Meta有八十五万员工，一个月之内就消耗了六千亿元的Token，第一人一个月就赚了两百八十亿元。亚马逊也曾经有过类似“KiroRank”的内部排名制度，但是后来因为员工为了冲榜而做了无意义的工作而被取消了。
因此，在腾讯把Token由“免费资源”转为部门可以控制的预算资产的时候，并不是要停止使用人工智能技术，而是要实现精细化管理——即区分出“有效Token”和“无效Token”。腾讯内部的通知中提到：总的投入将会增加，并且对于能够通过人工智能实现明显的提高效率以及产生实际价值的员工将会保留Token额度，而不会进行Token消耗量的排名或者售卖焦虑。
所以当腾讯把Token从“免费资源”变成部门可以控制的预算资产的时候，背后的原因并不是停止使用人工智能技术，而是要进行精细化管理——把“有效Token”和“无效Token”区分开来。腾讯内部的通知也提到：总的投入不会减少，对于能够通过人工智能提高工作效率和创造价值的员工保留Token额度，不进行Token消耗量排名，并且不会贩卖焦虑。
腾讯在AI Token管理上其实经历了三个阶段：三月起放开用，随便使；到了第二阶段开始算账，核心研发额度高、边缘岗额度低；现在是第三阶段，按任务动态调配，看产出不看消耗。
但道理我懂吧，焦虑不会因此消失。月底方案还得交。
如果你跟我一样正在经历这个过渡期，我摸索出几个实际的做法。
第一是砍掉"伪需求"。以前Token充裕的时候，我习惯性地让AI先生成一版完整的再改，现在改成了自己先写框架和关键段落，只让AI处理资料整理和初稿润色这种机械活。同样的产出质量，Token消耗大概降了四成。
第二是别让Agent空跑。很多Token浪费在Agent反复读取历史文件和对话上。我现在的做法是每次新任务开新会话，不堆积上下文，把需要AI参考的资料精简到最核心的部分再喂进去。这个动作本身就是在锻炼你判断"什么信息是必要的"——说到底又回到了判断力的问题。
第三是学会"接力"而不是"全包"。不是每个环节都需要最强模型。简单的格式调整、语法检查用小模型就行，复杂的数据分析和逻辑推理才用大模型。这跟做饭差不多一个道理，切菜用菜刀就够了，不必每道工序都上斩骨刀。
