代币涨了六十倍，合并一个 PR 为什么更便宜？

AI 账单一年涨了 60 倍，每位工程师合并的 PR 涨了 43%。单看这两个数，董事会问不出该加预算还是该封顶。Jellyfish 的 AI 研究负责人 Steve Jamison 在 AI Engineer 上的做法，是把工资和代币放进同一个桶。

原始来源：Tokens Are the Cheap Part — Steve Jamison, Jellyfish。中文深度整理，非逐字翻译。本文依据视频英文字幕。花费、吞吐和回滚都是讲者对 Jellyfish 平台数据的归纳，不是独立审计。

漏掉的那一行是工资

他用的是工程流程数据和 AI 遥测接在一起的集合。花费在 2026 年初抬升的位置，吞吐也开始稳稳上升。两边都大，所以对不上。问同行公司花了 10 万、50 万还是几百万，也换算不到自己的组织。他说这两列还漏了最大的成本：开发者工资。

他把“一个已合并 PR 的智能成本”定义成工资加 AI。已合并，是因为评审时间和一定的质量门已经过了，不是只看开了多少 PR。按他给出的 2026 年 8 月数据，AI 大约是再产出一个单位已合并代码的成本的 2.5%，工资是剩下的 97.5%。代币在这个比例里是便宜的那部分。

同一年，已合并 PR 的美元成本降了 26%。这 26% 已经含进了 60 倍的 AI 账单。他研究的公司里，83% 出现了下降。多出来的吞吐把同一份工资摊到更多 PR 上，摊薄的速度超过了代币变贵的速度。

花得最多的那五分之一，降得也最多

按每人代币用量分成五档。最轻的一档，AI 大约只占 PR 成本的 0.3%，量级是每位开发者每月约 6000 万代币。最重的 20%，AI 占到 8.5%，约每月 25 亿代币，差了两个数量级。

吞吐上，下面五分之四的涨幅大约在 40% 上下。最重的一组是 67%。单位成本上，各组都在降；最重的一组降了 32%，其余大约 25%。他的读法是：单位成本的变化主要仍由吞吐驱动，不是由 AI 账单驱动。工资被摊得更薄。

曲线的形状是先陡后平。开头很少的代币就能换来很大的下降，往后边际变小。边际变小不等于没有边际。用量最高的 10% 公司月，代币大约是中位数的 8 倍，单位成本大约低 25%。他说，代币不再便宜的那天会来，但野外大多数公司还没靠近那条线。

同一个开发者自己比，也是这个方向。智能体用得重的周，对上他自己用得轻的周：代币大约多一倍，合并的 PR 多 27%，把工资和代币算在一起，每个 PR 便宜大约 18%。

更快，没有先表现为更碎或更多回滚

两个他经常被问的问题，他用代理指标回答，并标明限度。

质量：用回滚当代理，也就是合并之后又被后来的 PR 撤掉。最重的一档在代币增长之前起点就最低，各组的回滚率都略降，幅度刚刚低于数据里的噪声。这不是质量变好的证据。他强调的是另一面：更高代币、更快吞吐，没有出现他担心的那种大面积质量事故。

PR 是不是变小了：不是。每份 PR 的代码行数在增加。他把它说成房间里的人都见过的事：多余注释、一大片不太相关的测试，以及开发者用一两个提示把边角案例塞进同一份 PR，免得再开一张票。模型更能干，人也更敢把目标定大。他明确说，这次演讲解释不了行数上升的全部原因，只能排除“吞吐来自更小的 PR”。

预算会上带去的不该只是账单

开场那个张力，他最后收成：60 倍花费和 43% 产出不能单独裁决。花费是你买的智能，每人 PR 数是你拿到的吞吐，比例才是答案。按他的数，答案是单位成本降了 26%，而买到这件事的 AI 支出仍然是一条窄缝：平均 2.5%，重投入组也不到 10%。

他不是说可以随便烧。跑飞的任务要看，账单要跟踪，回滚和质量要放在旁边当平衡。他反对的是把 AI 账单本身当成驾驶指标。模型路由、自训、代币上限，都该先问一句：省代币，和继续把吞吐做高，哪一边更能降低单位交付成本。预算季他建议带上的是每个已合并 PR 的总成本，放在账单和吞吐旁边。账单说明花了多少。单位成本说明它有没有起作用。按这套数据，对大多数公司，眼下的结论是继续投。