企業的財報電話會議與高階主管的試算表上，正出現一個新的支出項目：AI token 帳單。Wired 報導指出，從通訊公司 8x8 到 Cisco，眾多企業都在統計快速攀升的 AI 使用支出，有些為生產力提升而歡欣，有些則悄悄地限制團隊的使用量。尷尬之處在於這筆成本的形態。像 Claude Code 這類企業工具採用席位費加上實際 token 用量的計價方式，支出會直接隨著工具的實用程度而擴大：代理越強大、做得越多，帳單就越高。
這形成了一種真正奇特的誘因，成功與成本一起上升。代理越是強大，研究也顯示如今最專精的使用者每下一個提示便會觸發大約十幾次的模型動作，他們燒掉的 token 就越多，而生產力的勝利與失控的帳單之間，界線也變得越來越模糊。相關軼事已經十分鮮明：一名開發者表示，他在名義上每月 $200 的方案上，單月便累積了將近 $31,000 的 token 用量。對於一個試圖預測下一季的財務團隊來說，'它會隨著實用程度而擴大' 並不是一句令人安心的話。
這是整波代理浪潮中同一個故事的成本面，也直接連結到定價為何不斷被重整，其中包括 Anthropic 自己一度暫停、想將其 Agent SDK 單獨計量收費的嘗試。懸而未決的問題是，這份變動性究竟由誰來吸收：是供應商，透過可能在重度使用者身上虧錢的統一費率方案，還是客戶，透過懲罰最重度、最具生產力使用者的用量帳單。但需留意的是，token 價格已穩定下滑、效率也不斷提升，因此今日的價格震撼或許不會是永久的。但就目前而言，token 經濟學是企業在規劃其 AI 投資時，正納入定價考量的真實限制。揭露：本文提及由 Anthropic 製作的 Claude 與 Claude Code，並由 Claude 這個相同的 AI 模型所撰寫。