详细内容或原文请订阅后点击阅览
Tokenmaxxing 结束
即使在我有机会写下它之前，tokenmaxshing 的实践似乎正在消失。好摆脱。燃烧代币来创造生产力的表象注定只能持续到会计师们了解这一点为止，而所有会计师中最严格的是个人支票簿。是什么让许多开发人员思考 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML即使在我有机会写下它之前，tokenmaxshing 的实践似乎正在消失。好摆脱。燃烧代币来创造生产力的表象注定只能持续到会计师们了解这一点为止，而所有会计师中最严格的是个人支票簿。让许多开发者思考人工智能成本的是 GitHub Copilot 使用费用的变化。 Copilot 的费用从无限制使用的月费变为购买有限数量积分的月费，这些积分用于支付您选择的 AI 提供商。 1 个积分相当于 0.01 美元；当您用完积分后，您可以升级您的帐户或随时支付额外的积分。
问题不在于为什么这种情况没有早点发生；而在于为什么这种情况没有早点发生。这就是为什么现在会发生这种情况。 Tokenmaxxing 既是人工智能两大趋势的创造者，也是受害者。首先，从 OpenAI 开始，主要的人工智能提供商都在玩闪电式扩张游戏，将用户增长置于盈利之上。免费提供人工智能服务可以让你获得更多用户，从长远来看，扩展者会想出如何通过最终用户费用、出售用户数据或广告来赚钱。这个过程不可避免地会以“实事化”告终，并且仍然是我们正在走的道路。
其次，令牌使用量在 2025 年底出现爆炸式增长。“推理模型”的出现（在解决问题的过程中使用令牌来维持内部对话）增加了用于响应每个提示的令牌数量。推理标记是模型与自身关于对提示的可能响应的对话，并且通常比提示和响应本身更多。无论用户是否看到推理过程（通常他们看不到），推理代币都会增加费用。它们经常被视为“输出令牌”，因为它们是由模型生成的，并且比输入令牌更昂贵。