过去很长一段时间，微软员工之间一直流传着一张自发维护的表格，用来互相交换薪资和奖金数据。今年，这张后来被 Business Insider 获取的表格里，多出了一列新数字：每月 AI 花费。
约 350 名美国员工填报了这一项。表格中最高的一格写着：28 天 2.8 万美元，约合 19 万元人民币。
据 Android Headlines 报道，微软已经开始收紧 token 用量管理。新的做法包括按部门设定预算、将个人 token 支出纳入仪表盘，以及把内部默认模型切换到 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。
换句话说，微软开始对内部 AI 开销逐项查账。
AI 花费开始与薪资并列出现
这张表格最醒目的地方，不只是具体金额，而是「AI 花费」这一列出现在晒工资的表格里。员工把 AI 用量填在薪资旁边，意味着在 2026 年的微软，每月消耗多少 token，已经成了一个会被看见、也会被比较的数字。
这些数字并不是员工主观估算。报道提到，微软向员工提供了一个内部工具，可以查看自己过去 28 天的 AI 使用成本。按这份自愿填报的数据，全公司的中位数是每月 300 美元，约 2,000 元人民币。
单看这一数字并不算夸张。报道写道，一个硅谷软件工程师的综合人力成本每月通常在两三万美元起步，300 美元的 AI 账单在这个口径下不算突出。
差距主要出现在部门之间。Business Insider 整理的分部门表格显示，微软核心 AI 工程部门 CoreAI 的中位数达到 975 美元，约 6,577 元，是全公司中位数的三倍以上；Microsoft AI 部门约为 490 美元，Experiences and Devices 约为 250 美元，Azure 约为 241 美元。多个部门的个人最高值都超过 1 万美元，其中 CoreAI 有人达到 1.6 万美元。至于 28 天 2.8 万美元的最高纪录，来自客户与合作伙伴解决方案部门。
这组数据来自 350 名员工，仅占微软 22.3 万全球员工的 0.16%，而且属于自愿填报，并非普查。
按报道的计算，28 天花掉 2.8 万美元，平均每天接近 1,000 美元。文中提到，极客公园 3 个月前在《微软按下 vibe coding 暂停键》中曾做过一笔假设：一个年薪 30 万美元的工程师，摊到每天的成本是 800 多美元。对照之下，这位员工一天消耗的 token 成本，已经高于再增加一名工程师的日成本。
「tokenmaxxing」成了硅谷内部的新词
硅谷内部已经给这种把 token 用量刷到极致的行为起了名字：tokenmaxxing。
报道给出的例子包括，故意提交超大 prompt、塞满上下文窗口、批量跑自动化查询。目标不是解决问题，而是让自己在公司内部的 AI 用量看板上更显眼。
一个行为能够被命名，至少说明它已经不是零星个案。过去一年里，几乎所有科技公司的员工都收到过同一类信号：拥抱 AI 是先进性的证明，会使用 AI 的人会取代不会用的人。当老板持续强调 AI，而用量又刚好是可见数字时，抬高这个数字就会变成一种直接的展示方式。产出好坏需要争论，用量高低则一眼可见。
这种变化今年已经不止一次出现。Uber 的 CTO 曾在接受 The Information 采访时承认，公司做过内部排行榜来激励员工多用 AI，结果是全年 AI 编程预算在 4 个月内就花光了。
Meta 的情况更激进。2026 年 4 月，一名员工自建了一个名为 Claudeonomics 的看板，按 token 用量为 8.5 万名同事排名。30 天里，全公司共消耗 60 万亿 token，榜首个人达到 2,810 亿 token。Fortune 估算，仅这一名员工对应的成本就达到 140 万美元。The Information 披露两天后，这个看板被下线，而扎克伯格本人甚至没有进入前 250 名。Android Headlines 还称，亚马逊内部也出现过类似苗头。
Uber 的排行榜属于公司主导。Meta 和微软的这类排名，则更像是员工自己长出来的结果：没有明确命令，但激励结构把行为推到了那里。
微软 CoreAI 负责人、执行副总裁 Jay Parikh 在 8 月的一份内部备忘录中写道：「Tokenmaxxing 并不是我们要追求的真正目标。我希望所有人聚焦在那些真正为客户和业务创造改变的结果上。」
按报道的说法，这句话背后的现实是，微软已经意识到，员工消耗掉的相当一部分 token，并没有转化成生产力，而是在换取一种可见姿态。
Business Insider 还把这张表里的 AI 账单与薪酬数据做了对照。至少到目前，AI 用得更多的员工，并没有因此拿到更高的加薪、奖金或晋升。
另一张更大的账单来自 OpenAI 内部
就在微软开始收回 Claude Code 许可的第二天，社交媒体上又出现了另一张更大的 AI 账单。
2026 年 5 月 15 日，OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 发文介绍自己的菜单栏工具 CodexBar，称新版把 API 成本展示做得更直观。配图里的数字引发关注：30 天内，OpenAI API 用量达到 1,305,088.81 美元，消耗 6,030 亿 token，请求量为 760 万次，主力模型是 GPT-5.5；发帖当天单日成本接近 2 万美元。
报道写道，Steinberger 于 2026 年 2 月加入 OpenAI，因此这笔账单显然也由 OpenAI 报销。消耗这些资源的，是大约 100 个并行运行的 Codex 编码智能体实例；而维护 OpenClaw 这个开源项目的只有 3 个人。
Steinberger 对这种做法的定义，是在验证一个问题：如果 token 不要钱，未来会如何写软件。
130 多万美元，约相当于微软那位 2.8 万美元纪录保持者的 46 倍。但报道认为，两者性质并不相同：一边是约 100 个智能体替 3 个人工作，另一边是人为把用量刷给考核体系看。同样是晒账单，前者晒的是产能，后者晒的是姿态。
微软一年内三次调整内部 AI 成本策略
如果把时间线拉长，微软对 AI 成本的处理方式在一年内经历了连续变化。
2025 年 12 月，微软把 Claude Code 开放给数千名员工，鼓励员工用 AI 重塑工作流。
2026 年 5 月，微软取消了大部分员工的 Claude Code 许可，给出的理由是「工具链统一」，但保留了通过 Copilot CLI 使用 Claude 模型的方式。
到了 2026 年 8 月，这个过渡也被撤掉。CNBC 报道称，员工版 GitHub Copilot 的默认模型已经换成 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。按 GitHub 官方说法，Sol 并不是节省成本的低配型号，而是 GPT-5.6 家族中推理能力最高的一档。外媒的解读是，这一步节省的不是模型档次，而是账单去向。报道称它比 Claude 系列更划算；Android Headlines 则称，微软已经不再鼓励员工在编程任务中使用 Claude 这类第三方工具。
从砍产品，到换默认模型，再到预算和仪表盘上线，微软对 AI 的管控颗粒度已经从「你用什么工具」细化到「你这个月花了多少钱」。
时间点本身也构成了一条清晰线索。2026 年 5 月那次取消许可的截止日期是 6 月 30 日，也就是微软财年的最后一天；预算制度和监控措施则出现在新财年前两个月。把这些节点放在一起看，上一个财年的最后一个动作，是切掉一个失控的成本项；新财年的开始，则是把 AI 正式变成预算科目。
报道将这一路径概括为，AI 支出在微软账本里，用一年时间完成了从「实验」到「财务条目」的转变。这条路径，云计算行业此前已经经历过一次：先鼓励团队全面上云，随后账单快速膨胀，再发展出专门的云成本治理岗位。现在，被纳入治理对象的是 token。
极客公园 3 个月前在《微软按下 vibe coding 暂停键》中的判断是，问题的核心不在 AI 太贵，而在组织尚未调整，而大多数公司短期内也不会先改组织。现在，微软给出的答案不是重组，而是调整预算制度：更新内部指引、设定部门预算、把个人支出放进仪表盘。Jay Parikh 在备忘录中的原话是，要「用管理其他一切关键资源的同等纪律，来管理 token 支出」。
报道最后指出，这套做法本身也包含一个循环。最初让 AI 用量变得可见的内部工具，就是微软自己发出的；员工把数字刷高后，公司给出的解法，是再建立一块新的仪表盘，用来强调节省。前一个数字鼓励多烧，后一个数字鼓励少烧，指标方向在变，但员工围绕指标做反应的机制并没有变。
对国内互联网公司来说，这个过程也有一定参考意义。报道认为，不少中国公司目前仍停留在微软 2025 年 12 月的阶段：发放额度、树立标杆、把 AI 使用率写进 OKR。微软只是更早走到了后半段，从鼓励，到排名，再到查账。
报道给出的结论是，真正需要被管理的，不只是 AI 的价格，而是人对「可见数字」的反应。只要还有一列数字被放出来，就会有人去把它刷高。
