美国企业因 AI 账单失控转向更省 Token 的模型路由策略

美国企业正面临 AI 账单失控的挑战，越来越多的公司转向 Tokenminimizing 策略，追求用更少 Token 完成同等复杂度的任务。总部位于旧金山的 Lindy 公司 CEO 弗洛·克里维洛表示，其公司此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型，每月 AI 账单严重超支，甚至超过了所有员工的工资支出。

本月初，Lindy 已将 100%流量切换到 DeepSeek，预计未来几个月可节省数百万美元。克里维洛称：“别小看 AI 账单，这关乎企业的生死存亡。”他此前曾在 Uber 工作 5 年，透露老东家目前严苛限制 AI 调用，本月为部分 AI 工具设定了分级支出上限，基础档为每月 1500 美元。

咨询公司 Highspring 的 Jeff Henry 指出，AI 支出最先失控的是辅助编程领域，开发者消耗大量 Tokens 开发新工具。企业已开始严苛限制场景使用，转向按任务匹配模型的“模型路由”策略，不再将最贵的前沿模型用于所有场景。一些客户甚至暂停投入，等待证明投资回报率后再决定。