科技爱好者周刊（第 398 期）：Token 费用难以负担
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封面图
去年开放的浙江省安吉县的安吉文化艺术中心。当地盛产竹子，屋顶都采用竹叶造型。（daemin_kg@ig）
Token 费用难以负担
上周，OpenClaw（龙虾）的创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）贴出了自己的 Token 使用量。
他不是故意炫耀，自己用了多少 Token，而是为了介绍工具软件 CodexBar。这个菜单栏小工具可以统计你的 Token 使用量，计算出对应的费用。
大家猜猜看，他用了多少 Token？
根据截图，他一个月发出了760万个请求，消耗的 Token 数量为6030亿。根据预设的费率，这些 Token 价值130万美元！
也就是说，他的 AI 编程平均每天要花费4万多美元。
当然，这个数字不是真实支出。因为他是 OpenAI 公司的员工，可以无限量免费使用公司的 Token。所以，这些钱并不是真实的支出。
但是，他的 Token 使用量是真的。绝大部分公司需要外购 Token，大家可以用他的例子计算一下，如果一个程序员每月用掉几千亿、甚至上万亿的 Token，公司要出多少钱？
他一个人一个月130万美元，相当于近900万人民币，一年下来超过1亿人民币！ 这就是放开使用顶级模型，公司要支付的费用。
如果改用便宜的模型，国内最便宜的开源模型，价格大约是国外旗舰模型的1/30到1/50，那么一年就是200万～300万人民币。
结论就是，如果放开不限量使用，一个程序员一年最少会花掉两三百万人民币的 Token 费用。要是使用美国的旗舰模型，费用会快速上涨到几千万甚至上亿人民币。
公司想要降低成本，有两个方法：一是购买包月套餐，但是大项目不够用；二是自己架设开源模型，省掉外购的费用，但是硬件费用不便宜，而且最强的模型目前是不开源的。
权衡下来，我猜想，公司几乎肯定会设置限制，不允许程序员无限量使用外部模型。那样的话，巨额的 Token 费用难以承受。程序员的工资已经不低了，再加上每人每年至少几百万人民币的 Token 费用，公司的开发成本会爆炸的。
大家可以说说，有没有公司对程序员提供外部模型无限量 API 调用？我是没有听说过。
事实上，因为 Token 费用太高，公司收紧 AI 编程的例子，我倒是知道几个。
比如，网约车巨头 Uber 今年头四个月就花完了全年34亿美元的 AI 预算，不得不限制使用 AI 了。
再比如，微软也因为费用超标，放弃了 Claude Code，改用自家托管的 OpenAI 模型。
如果 Uber 和微软这样的巨头，都承受不了巨额的 Token 费用，那大概就没有公司能够承受了。
总之，AI 编程虽然听起来很美好，但是看到账单的那一刻，公司就会清醒：AI 编程比真人程序员昂贵太多了。
所以，AI 会替代程序员吗？对于有大型软件项目的公司，我认为不会大规模替代，因为成本放在那里。至少现阶段如此，如果未来 Token 费用大幅下降，那就难说了。
漏洞赏金计划的终结
Turso 是一个开源的云数据库，代码放在 GitHub。
它有一个赏金计划，给予发现漏洞的人1000美元奖金。本来运作得挺好，自从大模型可以用来发现漏洞以后，事情就不对了。
它的仓库的 PR 页面（外部代码提交）已经变成下面这样。
提交漏洞的人泛滥成灾，都是冲着奖金而来。他们所谓的漏洞，往往是故意注入垃圾字节，或者是配置错误，自然就是无法运行。
开发团队精疲力尽，不胜其扰。有时候，关掉这些 PR，提交者还会跟你争论，用 AI 生成的长篇大论告诉开发团队“我没错，你们搞错了”，令人啼笑皆非。
最终，开发团队只能宣布，终止赏金计划，提交漏洞和 PR 都不会有奖金。
炮制垃圾内容的人可能只需要一分钟就能提交，但我们却要花费数小时来阅读、理解和回应。而且，这类内容的生成速度几乎是无限的。
虽然可以设置自动化脚本来过滤 PR，但由于涉及到奖金，提交 AI 代码的动机实在太大，总是有人无休止地争论、重新打开同一个 PR 等等。
这件事告诉我们，传统的漏洞赏金计划在 AI 时代大概率行不通。以后，发现漏洞很可能没有奖金。不知道这会不会导致线上攻击行为的增加。
科技动态
1、体重与气温
一支耶鲁大学的考察队，发现阿根廷的猫头鹰猴比25年前更重。2023年的猴子平均体重比1999年重了50克，相当于增加了4%。
科学家认为，这与气温上升有关。1999年阿根廷的日平均气温为22.2摄氏度，2023年上升到了23.8摄氏度。
气温上升使得猴子减少用于体温调节的能量消耗，从而有额外的卡路里来增重。
该理论看上去也适用于人类，也就是说，全球变暖可能让胖子变多。
2、人工蛋壳
美国生物科技公司 Colossal 制造了“人工蛋壳”，已经孵化了26只小鸡。
它的外壳是一个坚固的六边形杯状结构，起到支撑作用；内壁是一层半透膜材料，能让氧气轻松通过，又能保持水分。
科研人员将小鸡胚胎放入“人工蛋壳”，在孵化箱中成功孵化了小鸡。
上图中，蛋壳上方是透明的，可以观察内部情况。
Colossal 公司制造这个装置的目的，是为了复活已经灭绝的渡渡鸟。否则，就算做出了渡渡鸟的克隆胚胎，还是要放在其他动物（比如鸵鸟）体内进行繁殖。
3、艺术抗议
保加利亚首都索非亚，马路上有一个小坑，市政府长期不修补。
两个艺术家感到不满，就在这个小坑上涂鸦，画了一个生气的鬼脸。
鲜艳的图案让司机和行人更容易注意到，减少了事故。同时，也引起了大众的兴趣，新闻媒体纷纷报道，小坑很快就修补了。
这件事告诉我们，不满还是要表达出来，可以推动解决，并且采用艺术形式表达，效果会比较好，容易让人接受。
文章
1、内存涨价的原因（英文）
内存厂商生产三种内存：DDR（桌面电脑用的内存）、LPDDR（手机用的低功率内存）、HBM（AI 机房用的高带宽内存）。
由于 AI 公司对 HBM 的需求激增，开出高价，内存厂商的生产能力转向 HBM，减少了 DDR 和 LPDDR 的产量，导致消费电子设备的内存短缺，价格上涨。
2、我开始研究 Reticulum（英文）
Reticulum 是一个自己组网的项目，可以在各种物理网络（WiFi、有线网、无线电、LoRa 等）之上架设虚拟网络，本文是一个简介。
3、预热你的 MacBook（英文）
一篇很冷的文章，Mac 系统有一个 stress 命令，用来让 CPU 运行负载。本文提出可以用这个命令，让冬天冰冷的 MacBook 金属外壳变热。
4、为什么我反对布尔逻辑（英文）
一篇偏哲学思辨的文章。布尔逻辑只有两个值（真和伪），作者认为，这会导致非黑即白的二元思维。真实世界是非布尔逻辑，充满了不确定性和不唯一性。
5、为什么中心极限定理无处不在？（英文）
一篇科普文章，介绍中心极限定理的历史和含义。这个定理发现了样本平均值的分布规律，所以极其重要。
样本平均值满足正态分布，但有两个注意点，一是每次的样本必须相互独立，二是有时异常值比平均值更重要。
工具
开源的 docx 文件的网页编辑器，所见即所得。
2、DvnIP
动态 IP 服务，个人用户免费。
3、Graphite
一个矢量作图的 Web 应用，代码开源。
一个命令行工具，扫描本地的 git 仓库，生成 GitHub 风格的个人提交热力图。
5、NyaTerm
跨平台的桌面应用，将 SSH、终端会话、远程文件、认证信息、端口转发和配置备份放在同一个工作区。（@nyakang 投稿）
一个命令行工具，展示 docker 镜像内部的每一层文件列表。（@vicanso 投稿）
白板录制的网页应用，在浏览器中直接绘制、演示、录制白板风格的内容。（@Hao4Wang 投稿）
开源的英语听说训练 App。（@echo-loop 投稿）
9、Vue TUI
基于 Vue 的终端组件库，可以用来开发 agent。（@Simon-He95 投稿）
10、witr
命令行工具，显示当前每个进程对应什么命令，可以用命令名或端口号查询。
AI 相关
专为 DeepSeek 设计的终端 AI 编程 agent，充分利用了缓存机制，可以极大降低费用，只支持 DeepSeek 的付费 API。
2、FunASR
阿里通义实验室开源的工业级语音识别工具包，最近推出了桌面语音输入法工具。（@LauraGPT 投稿）
另有两个基于它的衍生工具。
- FunClip：智能视频裁剪工具。输入关键词或句子，自动定位视频中对应的片段，一键裁剪导出。（@LauraGPT 投稿）
- SenseVoice：语音理解工具，可以识别语音、语种、情感、声音事件。（@LauraGPT 投稿）
一站式本地 AI 编程智能体管理面板。统一管理 Codex、Claude Code、Gemini CLI、CodeBuddy、OpenClaw、Gemini CLI。（@ymkiux 投稿）
资源
1、微积分其实很容易
著名教材《Calculus Made Easy》非官方中文版，一本易读的微积分入门小书，可以在线阅读。（@KeyAI 投稿）
山西省隰县小西天的网页 3D 全景导览。
3、C 语言小测验（英文）
一组 C 语言的语法选择题。
图片
1、袖珍计算器博物馆
德国有一个网上博物馆，专门收集各种袖珍计算器，里面有一些奇特的电子计算器。
文摘
1、行为经济学诱饵
行为经济学家丹·艾瑞里，有一天闲逛《经济学人》官网。
他在订阅页面上，看到了三个选项：
A. 电子版——59美元。 B. 纸质版——125美元。 C. 纸质版＋电子版——125美元。
他愣住了。
B 和 C，价格一模一样。一个只给纸质版，一个纸质版加电子版全送。谁会选 B？
傻子都不会啊。但艾瑞里没有笑，马上意识到这是一个绝妙的设计。
他拿着这三个选项，走进了麻省理工学院（MIT）的课堂，做了一个实验，让100个学生对这三个选项进行选择。
结果：16%的学生选了 A，0%选了B，84%选了C。订阅费总收入：11,444美元。
跟预想的一样，没有一个人选 B。
然后艾瑞里做了一件小事：他把 B 删了，只留 A 和 C。
逻辑上，一个从来没人选的东西，删掉它不应该影响任何结果，对吧？
结果出来了：68%选了 A，32%选了 C。订阅费总收入暴跌到8,012美元。
这就是选项 B 的作用。它从来没人选，自己一份都没卖出去，却在暗中帮旁边的最贵的 C 套餐，多卖了52%。
仅仅因为它的"存在"，就让杂志社多赚了3,432美元。这就是行为经济学中著名的"诱饵效应"。
原理很简单：人类不擅长判断一个东西的“绝对价值”，但极其擅长做"相对比较"。
当只有59美元和125美元两个选项时，你的大脑在比较"便宜 vs 贵"，大多数人选便宜的。
但当“125美元只买纸质版”这个诱饵一出现，你的大脑就不比较 A 和 C 了，它开始比较 B 和 C。
同样的价格，C 多了一个电子版。天哪，这不是白捡的吗！于是你心满意足地选了 C。
浑然不知自己刚刚多花了66美元——买了一本可能一辈子都不会翻开的纸质杂志。
这个套路如今无处不在。咖啡店的中杯定价，只是为了让你觉得大杯“更划算”。视频网站的月卡，贵到让你觉得年卡“不买就亏”。
手机发布会上，永远有一款“高价低配”机型，它唯一的使命，就是让旁边那款旗舰机型看起来“性价比极高”。
当你觉得自己占了便宜的时候，多半是有人精心摆放了一个诱饵，让你心甘情愿走进了更贵的那扇门。
那个没人选的选项，才是全场真正的主角。
言论
1、
很多人看不到 AI 改变世界的潜力，原因在于他们不明白一切事物都是算法。
具体来说，他们没有意识到，社会和公司只不过是一系列算法的集合。
-- 《公司不过是算法图而已》
2、
为了应对“软件包投毒”，现在的流行做法是，新发布的软件包设置一个冷却时间，普通用户需要过了“冷却期”才能安装这个包。
这种机制可以有效抵御供应链攻击，但它有一个棘手的问题：它依赖于其他人先安装这个包。到哪里去找这些人，第一时间试用每个新发布的包呢？
-- 《软件包应该分阶段推出》
3、
AI 可以一对一的定制化教育，效果更好，大学对很多人将变得没有价值。
-- 萨姆·奥特曼（Sam Altman），OpenAI 公司首席执行官
4、
那些从未编写过一行代码的非技术型中层管理人员，现在感觉通往成功的最大障碍已经消失。
他们再也不用应付那些烦人的程序员了，不需要程序员就能更改网页样式和用户体验，自己实现某些功能。而且，AI 不会抱怨，不会组织工会，也不会抗议，只会服从任何命令。
5、
我喜欢 PHP 的一个理由是，它的变量使用美元符号（$）识别，这会提醒你，你使用它是为了什么。
-- 《PHP 的奇特之处》
往年回顾
GitHub Issues（几乎）是最好的笔记应用（#351）
OpenAI 的图书馆工位（#301）
国产单板机值得推荐（#251）
中国需要成立半导体部（#201）
（完）