● Codex 个人资料页新增 Token 消耗数据分享功能

📌 一句话摘要 Codex 个人资料页现在可以分享 Token 消耗数据，并生成精美的分享图。 📝 详细摘要 该推文介绍了 Codex 个人资料页的一个新功能：用户可以分享自己的 Token 消耗数据。操作路径为：打开设置、个人资料页，点击右上角的分享图标，即可生成分享图。作者称赞该分享图设计精

● 最近公司烧 token 比招员工还贵，老板干懵了...

📌 一句话摘要 本文探讨了企业大规模使用 AI 后 token 成本飙升的现象，指出其本质并非单纯的技术成本问题，而是 AI 转型过程中粗放式管理导致的技术债和效率浪费。 📝 详细摘要 文章以「公司烧 token 比招员工还贵」的吐槽开篇，引用了 Uber CTO 和英伟达 VP 的言论作为佐证

● Codex 500 万用户福利被怼“作秀”！Claude Code 吃掉近九成 Token，OpenAI 抢用户败在“小气”上？

📌 一句话摘要 本文深度分析了 OpenAI Codex 突破 500 万用户后的额度重置争议，对比了 Claude Code 与 Codex 在 Token 消耗、定价策略和产品路线上的差异，并探讨了 AI 编程工具的商业化趋势。 📝 详细摘要 本文围绕 OpenAI Codex 庆祝 500

● 不建议开启 Cursor Fast 模式

📌 一句话摘要 宝玉分享个人经验，认为 Cursor 的 Fast 模式性价比低，几乎不使用。 📝 详细摘要 这条推文是宝玉对 @akazwz_ 关于 Cursor Fast 模式体验的回应。他赞同对方的观点，认为 Fast 模式虽然名义上能提升速度，但实际体验中「性价比太低」，消耗的 Toke

● 梁文锋为什么需要 700 亿？

📌 一句话摘要 本文分析了 DeepSeek 融资 700 亿元背后的战略逻辑，认为其正从模型公司向 AI 基础设施平台转型，以应对 Agent 时代指数级增长的 Token 消耗和推理成本。 📝 详细摘要 文章围绕 DeepSeek 近期 700 亿元融资传闻和 V4-Pro API 永久降价

● Claude Code /usage 命令展示 Token 消耗明细

📌 一句话摘要 Claude Code 即将推出 /usage 命令，可查看 Skills、Agents、MCPs 和 Plugins 的 Token 消耗明细。 📝 详细摘要 该推文引用了一条来自 Claude Code 团队的官方消息，预告了即将推出的 /usage 命令。该命令允许开发者查

● 一个月烧掉 930 万元 Token 的人，也没烧出个答案

📌 一句话摘要 本文以亚马逊 Token 消耗排行榜等荒诞案例，讽刺了当前 AI 领域将 Token 消耗量作为生产力衡量标准的普遍乱象，揭示了管理层在尚未想清 AI 如何落地时，便急于量化考核的深层问题。 📝 详细摘要 文章以「Token 消耗排行榜」为核心线索，串联起多个荒诞却真实的案例：亚

● 花了 1000 倍的 token，效果可能却没有更好：AI Agent 的“隐性账单”长什么样

📌 一句话摘要 密歇根大学和斯坦福大学的研究团队通过分析 8 个前沿模型在 SWE-bench 上的轨迹，揭示了 AI Coding Agent 存在 token 消耗不透明、随机性高、成本与效果不成正比等“隐性账单”问题。 📝 详细摘要 本文报道了来自密歇根大学、斯坦福大学等单位的一项系统性研

● 一个月狂烧 130 万美元！龙虾之父自曝 token 账单，费用 OpenAI 全包

📌 一句话摘要 龙虾之父 Peter Steinberger 自曝其 AI 开发工作流一个月消耗 6030 亿 token，账单高达 130 万美元，但费用由 OpenAI 承担，引发关于 AI 开发成本与效率的广泛讨论。 📝 详细摘要 文章报道了知名开发者「龙虾之父」Peter Steinbe

● 昆仑万维董事长月消耗 20-30 亿 Token，有人日消耗达此量级

📌 一句话摘要 昆仑万维董事长方汉透露其月 Token 消耗达 20-30 亿，而其朋友日消耗即达此量级，引发对大规模 AI Agent 应用成本与规模的讨论。 📝 详细摘要 该推文引用昆仑万维董事长方汉的个人数据，揭示 AI 行业重度用户惊人的 Token 消耗量。方汉本人月消耗 20-30

● AI 写代码到底有多烧钱？

📌 一句话摘要 一篇基于斯坦福、MIT 等高校联合论文的深度分析，系统揭示了 AI Agent 在代码任务中 Token 消耗的不可预测性、成本失控的根源，以及模型效率的显著差异。 📝 详细摘要 本文基于一篇 2026 年 4 月发表的预印本论文，深入剖析了 AI Agent 在自主编码任务中的

● AI 大模型的「中文税」：中文比英文更费 Token，为什么？

📌 一句话摘要 本文通过实测数据揭示了不同大模型对中文和英文的 Token 消耗差异，深入分析了 Tokenizer 算法、BPE 分词原理以及 Unicode 编码对中文处理效率的影响，并探讨了「中文税」背后的技术根源与历史巧合。 📝 详细摘要 文章从 Claude Opus 4.7 发布后用

● 在大厂，token 用少了不“健康”

📌 一句话摘要 本文深度剖析了科技大厂将 AI Token 使用量纳入绩效考核、甚至作为裁员依据的现象，并探讨了 AI 提效背后的组织重构、价值错位与人才断代风险。 📝 详细摘要 文章指出，2026 年 AI 提效竞争已进入新阶段，科技大厂纷纷为员工提供 AI Token 额度，但这份福利正演变

● DeepSeek Pro 使用成本反馈：Token 消耗显著

📌 一句话摘要 作者反馈在进行小游戏开发和 Skill 调用测试中，DeepSeek Pro 的 Token 消耗量巨大且成本较高。 📝 详细摘要 作者分享了实际使用成本：在仅进行了几轮对话和少量 Skill 调用的情况下，消耗了接近一千万 Token，费用约 12 元人民币。这为开发者评估 D

● 关于 Claude 模型 Token 消耗的吐槽

📌 一句话摘要 作者通过回复他人推文，指出 Claude 新版本在使用中 Token 消耗变得更多了。 📝 详细摘要 该推文是对另一位用户吐槽 Claude 4.7（注：此处应为用户误称，实际可能指 Claude 3.5 系列更新）的回复。作者补充了一个观察点：新版本在实际使用中消耗的 Toke

● Skill 管理器升级：新增自动分类与仪表盘建议功能

📌 一句话摘要 作者宣布其 Skill 管理器工具升级，新增自动分类和仪表盘建议功能，并提醒用户注意 Skill 数量过多会消耗大量模型 Token。 📝 详细摘要 这条推文宣布了作者开发的 Skill 管理器工具的升级。新版本增加了两个核心功能：1. 自动对 Skill 进行分类；2. 在仪表

● 全世界消耗 Token 最多的人

📌 一句话摘要 本文讲述了 25 岁韩国青年 Sigrid Jin 如何通过一年消耗 250 亿 Token 的极端实践，成为 AI 代理（Agent）领域的顶级专家，并在 Claude Code 源代码泄露事件后，利用其积累的直觉和 AI Harness 技术，快速重写出功能相似的免费替代品 C

● Claude Code Ultraplan 的 Token 消耗与文档说明

📌 一句话摘要 Claude Code 中的 Ultraplan 功能所消耗的 Token 和订阅速率限制与现有的计划模式（plan mode）基本一致。 📝 详细摘要 作为功能发布的后续补充，这条推文明确了新命令 `/ultraplan` 的资源消耗和成本结构。它使用的 Token 数量和遵循

● 关于低效 Agent Harness 的讨论

📌 一句话摘要 进一步讨论设计不佳的 Agent Harness 对 Token 消耗的影响。 📝 详细摘要 延续关于 Agent 效率的讨论，认同设计不佳的 Harness（如 OpenClaw）是导致 Token 浪费的主要原因。强调 Anthropic 的策略调整将倒逼生态提升工程纪律与上

● 每天烧 120 万亿 Token，这是 AI 圈最新的凡尔赛

📌 一句话摘要 火山引擎日均 Token 使用量突破 120 万亿，标志着中国 AI 消耗量进入全球第一梯队，驱动力来自 AI 视频创作与 Agent 模式的爆发。 📝 详细摘要 文章报道了火山引擎豆包大模型日均 Token 使用量达到 120 万亿的里程碑，这一数字在三个月内翻倍，使字节跳动与