为什么“改十几行代码”会消耗上亿Token？
因为Token消耗的大头是Input而非Output。Agent每一轮决策都要把对话历史、文件内容和执行结果重新输入模型，还常被要求读整个项目、反复读文件和试错。若缺少上下文裁剪策略，累计消耗接近二次增长，10轮就可能突破几十万Token，钱主要花在读代码、理解上下文和返工上。
实习生1天消耗1亿Token被约谈：如何衡量Token的ROI
资讯摘要
当一位实习生因一天消耗1亿Token却只产出十几行代码被约谈，AI Coding时代的效率焦虑被彻底摆上台面。Token消耗与代码产出之间，究竟该用什么标尺来衡量？当Input而非Output成为成本黑洞，当“每行代码成本”被证明是伪指标，从Token单价到单位任务成本，行业的算账逻辑正在经历一场根本性重构。本文拆解AI Coding的Token ROI迷思，并从个人和团队层面给出可直接落地的优化方法。
AI 摘要
文章以实习生一天消耗1亿Token却只产出十几行代码被约谈为切入，指出AI Coding成本大头在Input而非Output，“每行代码成本”是伪指标，行业口径正从Token单价转向单位任务成本。文中给出上下文瘦身、任务切分、模型分层、缓存复用四种个人优化方法，并提出团队的消耗、效率、价值三层衡量体系。
AI 问答
为什么“每行代码成本”是伪指标？
一是代码行数不代表价值，删掉500行冗余代码可能比新增50行更有意义；二是AI生成的代码不等于有效代码，模型输出100行最终可能只保留20行；三是探索性工作如读代码、梳理调用关系价值很大却一行未改，因此按行数计算会把垃圾与探索都算成产出。
团队应如何衡量AI Coding的Token投入产出？
可建立三层指标：消耗指标统计人均/团队Token消耗、任务分布与模型使用分布以发现异常；效率指标关注任务完成率、单任务平均成本、人力替代比；价值指标跟踪交付速度、代码质量与工程师时间去向。核心公式是单位有效任务成本＝AI总投入÷通过验收的任务数量。
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