主要服务提供商正从固定订阅模式向按量付费模式过渡，这将促成一项转变。Gartner 的一份报告指出，这种计费方式的改变使得人工智能（AI）的支出成为一个难以预测且难以控制的开销变量，给企业技术领导者带来了挑战。此外，报告还提到，各大厂商在计算和收取 Token 费用方面，普遍存在透明度不足的问题。
Nitish Tyagi 评论道：“鉴于以 Token 计量的人工智能支出越来越难以获得预算支持，并且资金往往比预期更快地用完，软件工程领域的领导者们正日益感到不安。”
他进一步分析，企业目前正从早期试点阶段迈向全面应用，越来越多的开发者在其日常工作流程中融入了 AI 工具。尽管成本有所增加，但企业也看到了更高的产出效益。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的获益点，因此他们不太可能主动削减 Token 使用量来达到节约成本的目的。
Tyagi 补充说：“仅凭开发者的自觉选择，并不能实现 Token 使用的自律，因为开发者通常会优先考虑速度和便利性，而不是成本效益。”
IT之家观察到，将 AI 集成到工作流程中已成为行业普遍趋势，员工在编写代码上花费的时间正在减少，并将更多精力投入到管理和审查 AI 生成的输出结果上。
Gartner 的分析认为，AI 编程成本的压力不仅源于定价模式和信息披露不足，其使用方式和治理的缺失也在推高开支。Token 费用超支的情况通常与工程负责人如何管理用户行为有关。常见的问题包括 AI 智能体失控的自主运行、上下文窗口的过度扩展，以及缺乏结构化的反馈机制来优化使用量。此外，AI 编程工具供应商尚未在智能体中内置成熟的成本优化功能，这进一步加剧了费用的攀升。
Tyagi 表示：“随着基础设施投资的增加和盈利压力的增大推高模型定价，AI 编程的成本将持续上涨。与此同时，随着越来越多的开发者开始使用 AI 工具并逐渐加深对其的依赖，轻度用户预计将迅速转变为常规用户，这将进一步推动 Token 消耗量和总体支出的增长。”
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