我一天，用掉 10 亿 Token

我一天，用掉 10 亿 Token

——一个跨境老兵把 AI 用到这个量级之后，看清了 4 件事

文 / 高长春 博士

我一天，要用掉 10 亿个 Token。

不是 10 万，不是 100 万，是 10 亿。

很多人第一次听到这个数字，表情都差不多——先是一愣，然后是怀疑："你一个做跨境电商的，又不是程序员，一天用 10 亿 Token？吹牛吧？"

我理解这个怀疑。因为在大多数人的认知里，AI 就是那个对话框：你问一句，它答一句。一天能聊几十轮，用掉几十万 Token，已经算重度用户了。

但我要告诉你的是：当 AI 从一个"聊天工具"，变成你的"生产资料"，Token 的消耗量，会以你想象不到的速度暴涨。

今天这篇文章，我就用我这个"一天 10 亿 Token"的活人样本，跟你讲清楚四件事——顺便，把我这一年真金白银烧出来的 4 个 AI 工具的真相，一次评测给你看。

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一、我为什么一天烧掉 10 亿 Token

先回答那个最直接的问题：这 10 亿 Token，我是怎么"用"出来的？

答案很简单，也很反直觉——我不怎么"聊天"。我的 Token，几乎全部烧在了"干活"上。

我是做跨境电商和产业服务的。我一天要干的活，是这样的：研究美国、欧盟最新出的政策，分析它对客户生意的具体影响；给几十个产品写选品报告、Listing 文案；看几百条客户咨询，让 AI 先做一轮智能回复；拆解竞争对手的广告投放策略；写公众号、写研究院的深度报告；还要对接海外的供应商、银行、物流。

这些活，放在两年前，我一个团队都忙不过来。现在，我把它们拆成一个个任务，交给 AI Agent 去做。而一个 Agent 任务背后的 Token 消耗，是普通聊天的一千倍、一万倍。

我给你举个具体的例子。让 AI 写一份美国某品类的深度调研报告，它不是"咔"一下生成就完了。它会先去搜几十个数据源，读几百篇资料，做交叉验证，中间反复推理、自我修正，最后才输出一份几万字的报告。这中间的每一次"思考"，都在烧 Token。一份报告下来，几十万 Token 就没了。而我一天，要出好几份这样的东西。

再加上我同时开着好几个 Agent 并行干活——一个在查政策，一个在写 Listing，一个在回客服，一个在做投流分析。它们像几个不知疲倦的员工，24 小时不睡觉地给我干活。Token，就是它们的"电费"。

我给你看我真实的一天，是怎么被 Token"撑"起来的。

早上七点，我醒过来，第一件事是让 AI 把过去 12 小时全球的跨境电商新闻、政策、行业动态，给我做一份"早报"——不是简单摘几条，是把每条背后的影响，结合我手上的业务，做成判断。这一份，几十万 Token。

上午，我的团队把几十个新品的数据丢进来，AI 开始做选品分析：查竞品、算毛利、看趋势、评风险，最后输出一份带评分和结论的选品报告。这一轮，上百万 Token。

下午，AI 批量生成一批 Listing 文案，再对着一堆客户咨询做智能回复、做情绪分类，把紧急的挑出来给我。同时另一个 Agent 在拆竞品的广告策略，分析他们的投放词、素材、节奏。

晚上，我要写公众号、写研究院的深度报告。AI 帮我查资料、搭框架、做交叉验证，我负责最后的判断和观点。一份万字长文，背后可能是几百万 Token 的"思考"。

一天下来，几十个任务、多个 Agent 并行、几轮深度研究——10 亿 Token，就是这么烧出来的。它不是炫技，是一个把 AI 当生产资料的人，最日常的一天。

所以，10 亿 Token 不是什么炫技，它是我把 AI 真正当成了"生产资料"之后，顺理成章的结果。

我先把两张朋友圈截图摆在这里，给上面这些"一天 10 亿 Token"的话做个背书。

上面这张，是 2018 年 3 月 23 日凌晨，我转发到自己朋友圈的截图。那是 8 年前，我第一次正式发文章讲 Token 经济——"8 年前我就在写 Token 经济"。那时候大模型还没有 GPT-4，区块链刚刚火过一轮，Token 这个词还只在币圈的极小圈子里流通。我一个做传统外贸和供应链的会长，去写 Token 经济，几乎没人看得懂，也没人看好。

但我那时候就有一个直觉：Token 这个东西，未来一定会是数字经济的基础设施，会和 AI 一样，改变每一个产业的玩法。8 年过去，今天我一天烧 10 亿 Token，用 AI 把自己的公司改造成一个"AI 原生组织"——8 年前的直觉，正在一天一天变成现实。

下面这张，是 2026 年 7 月 10 日，我发的另一条朋友圈："8 年前我给大家说 Token 经济的时候大家都不看好，也看不懂。8 年过去一语成谶。"

把这张图放在这里，不是我要炫耀什么"远见"。我只是想告诉你一个更朴素的事实：真正会用 AI 的人，从来不是从今天开始用的；真正看得到未来的人，从来不是从趋势成形那天才开始看的。他们都是提前 5 年、10 年就开始下注的人。我不是什么天才，我只是比大多数人早开始了一点点。

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二、模型是发动机，Harness 是整车

烧了这么多 Token，我总结出第一个、也是最重要的一个认知框架。它是我这一年所有 AI 判断的底座。

这个框架就一句话：模型是发动机，Harness 是整车。

什么意思？

模型，就是 GPT、Claude、DeepSeek 这些底层大模型。它像一台发动机，决定了你的"排量"——排量越大，上限越高，能干的活越复杂。这是绝大多数人理解的"AI 水平"。

但很多人忽略了一个关键事实：发动机再好，你得有一台整车，才能跑起来。这台整车，就是 Harness——那个把模型的能力，包装成"能干活的产品"的东西。它决定的是"实际速度"：同样的发动机，装在一台破车和一台好车上，跑出来的速度天差地别。

这一点，是我今年最深的体会。因为过去一年，我亲眼见证了一件事——

OpenAI 的 Codex，模型几乎没有变，只是把 Harness 从"聊天框"换成了"能自己写代码、跑任务的 Agent"，它的 ARC-AGI 基准成绩，就从 13.3% 一路飙到了 38.3%，输出 Token 反而降了 6 倍。

模型没变，成绩翻了三倍。这说明什么？说明决定一个 AI 好不好用的，早就不是"模型有多强"了，是"Harness 把它包装得多好"。

所以我给所有想用 AI 的人，一个最反常识的建议：别再去追"哪个模型排名第一"了。排量 3.0 还是 3.5，对你没用。你该关心的是，哪个 Harness 能让你"一键把活干完"。

这个认知，直接决定了我下面要讲的 4 个工具的评测标准——我不看它们吹的"模型多强"，我看它们的 Harness 能不能真的帮我干活。

但这里，我要给你提一个更重要的醒，这也是我给很多老板泼过的一盆冷水：工具的"半衰期"，永远短于你的"学习周期"。

什么意思？AI 工具更新换代的速度，快到你今天花三个月学会的一个工具，明天可能就被新的替代了。你如果把自己的能力，全部押在"某一个工具"上，等于在流沙上盖房——房子盖得越辛苦，塌得越快。

所以，正确的姿势是什么？是"追能力，不追工具"。工具会变，但"怎么用 AI 干活"的底层能力——怎么提需求、怎么喂料、怎么沉淀、怎么编排——这套东西不会变。你把这套能力练扎实了，无论工具怎么换，你都能第一时间上手。

这也是我为什么，从来不去学"某个工具的第几版新功能"，而是把时间花在"怎么把 AI 变成我的生产资料"上。地基打在能力上，房子才塌不了。

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三、4 大工具的生死评测

这一年，我几乎把所有主流的 AI 工具都烧过一遍。下面这 4 个，是我认为最值得讲、也最有代表性的。我用"能不能帮我干活"这把尺子，一个一个量给你看。

第一个：WorkBuddy（腾讯云）。

这是我现在的主力工具。为什么？因为它最懂"办公"这件事。它覆盖十类岗位的场景，从写文档、做表格、做 PPT，到搜资料、做分析、管项目，全在一个工作台里。易观的数据显示，2026 年 6 月它的访问量冲到 2097 万，增速 831%，桌面端是领跑的。

我最看重它的，是它提出的一个概念——"企业 AI 资产"。它不把你当"来问问题的路人"，而是帮你把提示词、知识库、工作流，一点一点沉淀成公司的资产。这正好戳中了我下面要讲的"三层沉淀法"。对做企业的人来说，这一条，比"模型多强"值钱一百倍。

第二个：Manus。

这是"通用 Agent"这条路上，跑得最快的那个。2025 年 3 月上线，8 个月 ARR 破 1 亿美元；被 Meta 收购又因安全审查被叫停，现在腾讯牵头 20 亿美元把它"赎"了回来，ARR 已经冲到 4 亿美元，半年涨了 4 倍。目标是港股上市。

Manus 强在哪？强在"自主执行"——你给它一个目标，它自己规划、自己调用工具、自己一步步做完，最后交给你一个成品。我拿它做过调研、做过数据整理、做过一些需要"跨多个网站"的复杂任务，确实省心。但它的订阅费不便宜，而且对普通用户来说，它更适合"偶尔的复杂任务"，不适合"日常高频办公"。

第三个：Codex（OpenAI）。

前面讲过，Codex 是"Harness 革命"的标杆——模型不变，只改 Harness，成绩就翻了三倍。它周活 300 万用户，而且近一半的使用场景，已经不再是写代码了，而是处理各种乱七八糟的工作。

Codex 给我的启发是巨大的：它证明了"把 AI 包装成 Agent，比堆模型更有效"。但对我这种做业务的人，Codex 的问题在于——它骨子里还是个"开发者工具"，上手有门槛，不太适合直接扔给公司里不写代码的同事用。

第四个：DeepSeek Harness（DSH）。

这是 2026 年 8 月刚开源的新势力，核心思路就四个字——"一切皆插件"。它能把 Claude Code、Codex 这些别人家的 Agent，当成自己的"子代理"来调用。这个思路很有意思，等于它自己不造发动机，而是做一个"万能整车"，什么发动机都能装。

DSH 的开源属性，注定了它会是"极客的玩具"，但对普通企业来说，它太新、太底层，离"开箱即用"还有距离。我的判断是：它是给"会折腾的人"的红利，不是给"想直接用的人"的选择。

看到没有？没有一个工具是"全能王"。真正会用的做法，是把它们当"工具包"——哪个活适合哪个，就用哪个。纠结"哪个工具最好"，本身就是一种幼稚病。

顺便说一句我的实际用法，供你参考：日常办公、写东西、沉淀知识库，我用 WorkBuddy 为主力；偶尔要跑一个跨网站、多步骤的复杂任务，我丢给 Manus；需要看代码、跑自动化，我会参考 Codex 那套 Harness 的思路；DSH 这种开源新玩具，我用来"尝鲜"，看它能不能整出什么新花样。四者不冲突，各司其职。

最后再给一个全局视角。办公 Agent 这条赛道，现在国内是"四强"格局——腾讯、阿里、字节、网易。整个国内 AI 办公桌面端的月活，大约是 3000 万。听起来不少？但你对照一下传统办公软件（办公套件的月活是几十亿级），就知道这个市场才刚起步——从 3000 万到几亿，中间有大约 20 倍的空间。这意味着，AI 办公这件事，真正的爆发期还没到，现在入场的人，都算"早鸟"。

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四、真实提效 = 生成速度 × 一次通过率

烧了这么多 Token，我总结的第二个认知，是关于"AI 到底能不能提效"。

很多老板兴冲冲上了 AI，用了一个月，回头跟我说："会长，这玩意儿不好用啊，写出来的东西我还得改半天，还不如我自己干。"

问题出在哪？出在他们只看到了"生成速度"，没看到"一次通过率"。

我给你一个公式，这是我自己的原创：

AI 生成是快，一秒几千字。但如果它写出来的东西，你要花 20 分钟改，那"一次通过率"就低得可怜，真实提效趋近于零。

我举个最典型的例子。让 AI 写一份产品的 Listing 文案。你如果只说一句"帮我写个 Listing"，它写出来的东西，通用、空泛、没有卖点，你肯定要重写。但如果你提前喂给它：这个产品的核心卖点、目标人群、竞品的差异化、你家的品牌调性、甚至几条你写过的爆款文案——它一次写出来的，基本就能用。

同样的工具，同样的模型，一个"一次通过率"是 20%，一个是 80%。差的不是 AI，是喂给它的"料"。这就是为什么我说，提效的关键，从来不在"换个更强的模型"，而在"把料喂准"。

那怎么提高"一次通过率"？答案是三个字：喂得准。你给 AI 的上下文越准、要求越清晰、背景越充分，它一次做对的概率就越高。这就要靠下面我要讲的"三层沉淀法"。

所以，别再抱怨"AI 不好用"了。AI 好不好用，一半看工具，一半看你会不会用。工具是死的，方法是活的。

但我必须再补一句，一个一天烧 10 亿 Token 的人，才说得出的真心话：AI 会犯错，而且会犯很"自信"的错。

它会一本正经地给你编一个不存在的政策条文，会自信地算错一笔账，会脑补出一个根本没发生过的行业事件。这些东西，如果你不把关，直接拿来用，是会出大事的——尤其在我们跨境这个行当，一个错误的关税税率、一个错误的产品合规信息，可能就是一笔真金白银的损失，甚至一单法律纠纷。

所以我对 AI 的态度，从来都是八个字："AI 干活，人来把关"。AI 负责快，你负责对。这层人机协作的分寸，才是"深度用户"和"小白"最本质的区别。小白迷信 AI，深度用户驾驭 AI。

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五、三层沉淀法：不沉淀，等于租用效率

这是我这一年，最想讲给企业老板听的一个方法论。

很多人用 AI，是"用完就忘"——今天让 AI 写了个方案，明天又从头开始。这样用，效率是"租来的"，不是"自己的"。因为你的经验、你的方法、你的判断，都没有沉淀下来。

我把它总结成"三层沉淀法"：

这三层，从"一句话"到"一个库"再到"一条流水线"，层层递进。你沉淀到第几层，就决定了 AI 对你值多少钱。

我拿"选品"这件事，给你做个完整的示范。

第一层，我沉淀了一个"选品提示词模板"——把"怎么查竞品、怎么看毛利、怎么评风险"这些要点，固化成一个模板。下次选品，直接调用，AI 一次就按我的标准来。

第二层，我建了一个"选品背景知识库"——把公司的品类、目标市场、供应链资源、历史爆款和踩过的坑，全部喂给 AI。这样它选出来的品，不是"通用好品"，是"适合我家的品"。

第三层，我把整条流程做成了一个"选品工作流"——从抓数据、算毛利、查竞品、评风险，到出报告，一键跑完。团队里任何人，哪怕不懂选品，点一下，就能拿到一份专业级的选品报告。

你看，同样是"用 AI 选品"，别人还在一句一句地问，我已经把它变成了一条"流水线"。这就是沉淀的力量——它把 AI 从"工具"，变成了"能力"，再变成了"资产"。

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六、AI 时代的变现：顾问、陪跑、工作流

最后，说点实在的——AI 这个能力，怎么变成钱。

我先亮个态度：我反对"卖焦虑"式的 AI 培训。什么"三天学会 AI 月入十万"，那是割韭菜。我也不开大课，不做营销引流，不发那种人人一样的证书。

因为真正的 AI 能力，没法"批量教"，只能"陪着干"。每个企业的业务不一样、数据不一样、痛点不一样，你需要的不是一套通用课，是一个懂你业务的人，陪着你，把你的活儿，一点一点变成 AI 工作流。

所以，我这一年，摸索出了三种我自己认可的、也是我真正在做的变现方式：

第一种，做顾问。一对一的深度咨询。我一天烧 10 亿 Token 攒下来的经验和判断，能帮你少走一年的弯路。这种价值，是"给你算一笔账、指一条路"，不是"卖你一套课"。

第二种，做陪跑。这是我最看重的。不是讲完就走，而是陪着你，把你公司的业务拆开，一个环节一个环节地用 AI 改造。以交付"AI 资产包"为结业标准——你手里最后要留下的，不是几张笔记，是一套能自己转起来的工作流。

第三种，做工作流。把你公司里最重复、最耗人的那几件事，定制成一套可复用的 AI 工作流，一键跑完。选品、Listing、客服、投流、内容、政策研究，都能做。这是 AI 最直接的"降本增效"。

以"陪跑"为例，我的做法通常是四步：先诊断——把你公司现在最耗人的环节找出来；再拆解——把那个环节拆成 AI 能接手的步骤；然后改造——用 AI 把它跑起来，边跑边调；最后沉淀——把跑通的流程，固化成一整套工作流和知识库，交到你手里。

这样一圈下来，你得到的不是一个"教你用 AI 的老师"，而是一套"能自己转起来的 AI 系统"。这才是陪跑和培训的本质区别——培训给你鱼，陪跑给你鱼竿，还教会你怎么造鱼塘。

这三件事，我今年都在做。它们的共同点就一个：交付的是"能力"，不是"信息"。信息不值钱，网上一搜一大把；能力才值钱，因为它长在你身上，谁也拿不走。

但我想再往深说一层。AI 对企业真正的价值，从来不是"让一个人提效"，而是"让整个组织进化"。

你想想：一个老板学会了 AI，是"个体提效"——他一个人快了一点。但如果他能把 AI 的能力，通过工作流、知识库、标准化流程，扩散到公司的每个人，那就是"组织进化"——整个公司的效率、产能、决策质量，都上一个台阶。

这才是 AI 之于企业的终极形态：不是多了一个"会写字的员工"，是多了一套"会自我进化的系统"。个体提效是起点，组织进化才是终点。谁能先把自己的公司，进化成一个"AI 原生组织"，谁就在下一个十年，把对手甩在身后。

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写在最后

我把这一年烧掉的 Token，烧出来的认知，浓缩成四句话送给你：

第一句：别追模型，追 Harness。排量 3.0 还是 3.5 对你没用，哪台整车能让你一键干完活，才重要。

第二句：提效要看"一次通过率"。生成快没用，一次做对才有用。而"喂得准"，是唯一解。

第三句：不沉淀，等于租用效率。提示词、知识库、工作流，三层沉淀，才是你的护城河。

第四句：AI 最值钱的能力，是把 AI 变成你的能力。别当操作员，要当老板。

最后，我照例把话分给三类人，各说一句。

给老板：别焦虑 AI 会不会颠覆你，先问问自己"我公司最耗人的三件事是什么"。这三个问题问出来，你的 AI 落地清单就出来了。

给管理者：别自己闷头学 AI，你要做的是"带团队用起来"。一个人提效是加法，一群人提效才是乘法。

给一线：别怕被 AI 替代。AI 替代的从来不是"人"，是"不会用 AI 的人"。早点学会驾驭它，你就从"被替代"变成了"不可替代"。

如果你正在纠结"AI 到底该怎么落地"，或者想把自己公司那摊子活，用 AI 真正跑起来，欢迎在评论区聊聊你的行业和现状。也欢迎把这篇文章，转给你身边每一个"上了 AI 又用不明白"的朋友——也许就这一篇，能帮他少交一年的学费。