AI Token 用量和费用带来的意外

原标题A Surprise in AI Token Usage and Costs

Matthew Berman 对不断上涨的使用费用作出反应,并指出监控 Token 消耗的重要性。

MBMatthew Berman讲者 · Forward Future
频道
Matthew Berman
发布
2026年3月2日
视频
0:24
阅读
1 分钟
原文
英语
在 YouTube 打开
往下滚动阅读时,视频会缩到右下角继续播放。字幕跟随阅读语言。
阅读语言共 2 种语言可读
由 AI 从英语原文翻译。打开“对照原文”可以逐段核对。
摘要

30 秒看懂

Matthew Berman 查看用量界面,称前一天花费约 130 美元,而当天上午 9 点 30 分就已达到 32 美元。他提到前一个时段使用了 7,000 万个 Token,当天截至彼时已使用 2,500 万个。短片没有说明服务、模型、定价或完整计费周期。

  1. 1意外的账单Berman 对报告的使用费用感到意外。
  2. 2每日费用他说前一天花费约 130 美元,而当天已达到 32 美元。
  3. 3Token 用量他提到此前用了 7,000 万个 Token,当天上午截至彼时用了 2,500 万个;短片没有说明模型或费率。

要点建议

  1. Berman 称前一天的费用约为 130 美元,第二天上午截至当时已花费 32 美元。
  2. 他提到所述两个时段的 Token 用量分别为 7,000 万和 2,500 万。
  3. 缺少模型、费率和完整背景,这些数字无法说明每项任务的普遍成本。
全文

按章节阅读整理后的全文

只看原始文稿
01

关注用量与费用

Berman 查看 Token 用量和费用,并说自己需要留意成本。短片在他进一步说明之前结束。

查看用量界面时,我对费用感到吃惊。我说自己昨天花了约 130 美元,今天已经达到 32 美元,因此需要注意开支。

我提到此前时段用了 7,000 万个 Token,而今天截至上午 9 点 30 分已用了 2,500 万个。短片在我开始讨论费用时结束;它没有说明服务、模型或定价,因此这些数字不应推广到所有 AI 工作负载。

同频道的其他文章

12 张幻灯片34:21EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月27日Matthew Berman 解读 Anthropic 的上市文件、AI 增长与治理Matthew Berman, Sam Altman · Forward Future主持人审视 S-1 中的财务指标、算力战略和投票结构,并质疑 AI 快速发展与安全之间的张力。AnthropicAI Safety企业 AI+2
0:26EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月25日Sam Altman 谈 AI 世界中的人类价值与问题解决Sam Altman · OpenAI在一段简短的访谈摘录中,Altman 思考解决难题的乐趣,以及人在解读结果时的作用。Human-AI CollaborationFuture of WorkAI Strategy
2 张幻灯片0:36EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月25日Kimi K3.1 与魔方求解演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 展示一个被打乱的虚拟魔方如何复原,并对 Kimi K3.1 的测试给予积极评价。评估编程智能体Open-weight models
2 张幻灯片0:21EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月24日AI 生成的 Kimi 基准图表使用了虚构分数Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 要求生成一张 Kimi K3.1 Pro 基准图表,随后发现图中的数字只是示意性占位值。Benchmarks评估Generative media
6 张幻灯片25:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月24日Kimi K3.1 Pro 实测:3D 演示出色,表现不一,价格有竞争力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试这款开放权重模型的编程、3D 渲染和视觉讲解能力,并比较基准成绩与价格。Open-weight modelsBenchmarksAI cost & performance+1
2 张幻灯片32:20EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月23日本地 AI 究竟适合谁?成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权,与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。Local inferenceOpen-weight modelsAI cost & performance+1