图1：OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）。他此前曾表示，公司用量最高的用户每月消耗 1000 亿个 token。
据《商业内幕》汤姆・卡特 2026 年 9 月 7 日报道，OpenAI 对外公布了内部研究人员使用 AI 编程代理产生的 token 消耗成本。OpenAI 在周日发布的博客中透露，其研究团队内部消耗量最高的人员，每日消耗 token 按公开 API 价格计算，价值超过 7000 美元(约4.7万元人民币 每月超百万元)。
OpenAI 表示，过去一年，AI 编程代理显著改变了研究人员的工作模式：代码产出速度提升，实验数量增多，大量高难度工作也交由编程代理完成。过去三个月，研究团队对编程代理的使用量暴涨，增速高于公司其余所有团队。
成本数据显示，截至 8 月中旬，研究部门研究人员的 token 消耗中位数达到每日 600 美元以上，而 7 月该数值仅为 162 美元；处在 90% 分位的高频使用者，每日开销超过 7000 美元。以上数值均按照对外公开的 API 推理价格做估算，代表对外采购的等效成本，并非 OpenAI 实际的内部支出。
编程代理也被大量用于排查技术故障。自今年 1 月起，公司需要人工响应的内部技术求助频道，每日发帖量降幅超过一半。
OpenAI 称，已经达成首席执行官萨姆・奥特曼此前提出的目标 —— 实现 “自动化研究实习生”，该 AI 可以在人类的引导下完成各项任务；公司计划在 2028 年 3 月实现完全自主运行的 AI 研究人员。
过去一年，AI 编程代理快速普及、能力持续迭代，极大重塑了软件工程的工作模式。大量开发人员将编码工作交给 AI 代理，自身只负责审核生成结果。对此行业评价两极，一部分人认为工作效率得到提升，另一部分人并不认可这套工作方式。对不少企业而言，这套工具的使用成本已经不容小觑。
今年早些时候，不少企业鼓励员工尝试 AI 工具，还上线 token 用量排行榜，由此催生了 “刷用量” 现象：部分使用者一味把 AI 能力用到极致，并不看重实际产出效果。进入夏季，顶尖大模型的使用成本持续走高，不少人开始质疑，这种盲目拉高 token 消耗的做法，是否能匹配对应的实际收益。
Meta、亚马逊等企业已经下线了内部的 token 用量排行榜。亚马逊高级副总裁戴夫・特雷德韦尔提醒员工，切忌 “为了使用 AI 而使用 AI”。
反观 OpenAI，对内部的高额 token 消耗并不避讳。奥特曼在 6 月就曾提到，公司内部消耗最高的用户，每月会使用 1000 亿个 token。 OpenClaw 项目作者彼得・斯坦伯格于 2 月入职 OpenAI，他在 5 月分享截图显示，自己单月 token 等效账单高达 130 万美元（约人民币870万元）。和其他员工一样，这笔开销不需要个人承担。
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