随着主要服务提供商将计费模式从固定订阅转向按使用量收费，AI 支出正经历一场变革。Gartner 的一份报告揭示，这种计费模式的转变使得 AI 支出成为一个难以预测的变量，给企业技术领导者带来了预算管控的挑战。报告还指出，在计算和收费方面，各大厂商在 Token 消耗上的透明度普遍不足。

Nitish Tyagi 评论道：“随着以 Token 计量的 AI 支出越来越难以获得预算批准，并且资金消耗速度常常超出预期，软件工程领域的负责人正面临日益增长的担忧。”

他观察到，企业正从最初的试点阶段迈向全面应用，越来越多的开发者将 AI 工具整合到日常工作流程中。尽管成本有所增加，但企业也看到了生产力的显著提升。开发者普遍认为，更快的交付速度、操作的便捷性以及更高质量的代码生成是主要优势，因此他们不太可能主动削减 Token 使用量以节省开支。

Tyagi 进一步表示：“开发者自发地进行 Token 节约是不可持续的，因为他们通常会优先考虑效率和便捷性，而非成本效益。”

IT之家注意到，将 AI 整合到工作流程已成为普遍趋势，开发者用于编写代码的时间正在减少，取而代之的是更多时间投入到管理和审查 AI 生成的内容上。

Gartner 的分析表明，AI 编程成本的上升不仅源于定价模式和透明度问题，还与使用方式和治理不足有关。Token 超支往往与工程负责人如何管理用户行为相关，例如 AI 代理的无序自主运行、上下文窗口的过度使用以及缺乏优化的反馈机制。此外，AI 编程工具供应商尚未在代理中集成有效的成本控制功能，这进一步加剧了费用的增长。

Tyagi 预测：“随着基础设施投资和盈利压力的增加推高模型定价，AI 编程成本将持续攀升。同时，随着更多开发者拥抱 AI 工具并加深依赖，轻度用户预计将迅速转变为重度用户，从而进一步推动 Token 消耗和整体支出的增长。在考虑这些趋势时，一些人可能会将目光投向世界杯竞猜，但这与 AI 成本的直接影响有所不同。”

参考来源：

• 《Gartner Predicts AI Coding Costs Will Surpass Average Developer’s Salary by 2028 as Token Consumption Surges》