发现一篇有趣的文章 AI 的经济账根本算不通

作者从当下的 AI 付费模式引出，通过计算各项实际财务成本，梳理从按月付费 到 按量付费 的底层逻辑。

其中文章中提到：

这些服务有意隐藏 token 数量，也隐藏某项活动到底花了多少钱。结果就是，用户并不真正知道速率限制意味着什么。于是每一次突然调整速率限制，都会让客户手忙脚乱地试图弄清楚自己到底还能用这项服务完成多少实际工作。

这是一种虐待式、操纵式、欺骗式的做生意方式。它存在的唯一原因，就是 Anthropic、OpenAI 和其他 AI 公司要扩大用户基数。因为大多数 AI 用户感受到的真实或想象中的收益，都建立在这样一个前提上：他们每支付 1 美元订阅费，就能烧掉 8 到 13.50 美元不等的 token。

这种有意的欺骗只有一个目标：确保大多数人永远不会接触到生成式 AI 的真实成本。当《大西洋月刊》激情洋溢地把 Claude Code 描述成 Anthropic 的“ChatGPT 时刻”时，它讨论的是一个每月 20 美元的订阅，而不是 Anthropic 为提供这项服务在底层实际烧掉的 token 成本。也正因为如此，作者才会原谅模型犯下的“轻微错误”，或者原谅它在“更复杂的编程任务上卡住”。 如果那位作者支付的是自己真实烧掉的 token 成本，而且每次模型“卡住”都会带来 15 美元的 token 账单，我不认为她会对这些失败如此宽容。

感觉就像是之前网络爆火的 OpenClaw，当人们风靡使用时，发现耗费的成本远超过自己想象时，热度也就逐渐降低。 就好像打车去往某个目的地，我不能接受因为司机的愚蠢错误绕路，导致我的车费大幅上升。

LLM 就像赌场。你一直在用庄家的钱赌博，同时鼓励别人拿自己的钱下注，赌某个模型是否能产出一个工作单位。

这是有意为之。它们从来不想让你思考成本，因为一旦你真的开始思考成本，整个事情就会显得有点疯狂。我真心相信，基于 LLM 的订阅服务将会彻底消失，至少对于任何生成代码的产品，只要做到一定规模，就会消失。而在这个过程中，Amodei 和 Altman 会结束他们的骗局，或者至少相信自己已经结束了。

推荐大家读原文，我这里的截取片段肯容易让人产生误解。