AI 比人便宜?这笔账没那么简单(2026)

一家一年一千万营业额的公司,老板算了笔账:养团队是大头,AI 又是眼下的大势,裁掉几个人、把活儿交给 AI,总该省下来吧?

这几乎是所有人的默认预期:用 AI 替人,会更省。token 单价确实低,但那只是账单上最小的一格。真正决定你省不省的,是另外五笔看不见的开销。这篇就用一支研发团队做例子,拿中国的工资和中国的模型价,把这笔账重新算一遍。

先说结论

• token 单价确实低,这点没错。 国产走量档模型的输出价,大概只有 GPT-4o 的百分之一到三,旗舰也比 GPT-4o、Claude 低好几倍。
• 但真省不省,要看另外五笔暗账: 得留人盯着 AI、团队会不会用 AI、切换过程的阵痛、越聪明越贵的模型、以及能把 AI 用好的那种稀缺人工。
• 中国的答案跟美国不一样。 美国那些”AI 更便宜”的文章,对照的是每小时几十美元的人工;在中国,审核岗人工便宜得多,模型也更便宜——两边都变了,结论自然不同。
• 一句话: 人工便宜的地方,“配比”往往比”替代”更划算,小公司尤其如此。用 AI 替人,常常不是让人工成本消失,而是把它从便宜的执行岗,挪到更贵、更难招的岗位上去。

token 单价到底有多低?

先把这件事说透,token 单价确实不高。以下是截至 2026 年 8 月各家官网价(¥/百万 tokens,变动很快,以官网为准):

• 走量档——通义 flash、豆包 flash、GLM Air、文心 Turbo 这些,输入 ¥0.15–0.8、输出 ¥0.8–3.2,还有几家给免费额度。
• 国产旗舰——DeepSeek、GLM、豆包的旗舰款,输出大约 ¥13–30。
• 海外对照——GPT-4o 输出约 ¥72,Claude Sonnet 约 ¥108。

跑一批常规任务,模型这项花的可能就是几杯咖啡钱。token 单价低是真的,麻烦在于,它只是账单上最小的一格。下面五笔,才是钱真正花出去的地方。

暗账一:让人盯着 AI,这笔钱一直得花

AI 干活又快又便宜,但也会高频地出错。出错代价高、又收不回来的活,就得留人盯着。

• 一条判断: 盯着它的成本 < 它出错的成本,才值得让人盯。
• 能放手的: 高频、低风险(内部草稿、打标签)——交给 AI 全自动。
• 省不掉人的: 对外、财务、合规、改线上系统这类不可逆的活。
• 别忽略: 审核 / 标注 / 客服在中国约每小时几十元,不贵,但不是零——AI 干得越多、要审的越多,这笔钱跟着涨。

暗账二:团队会不会用 AI,比 AI 本身更要紧

买了 AI,不等于用好了 AI。

• 用过 ≠ 用出价值: 超过九成职场人用过 AI(脉脉 2025),但中国企业里规模化落地的约 46%,真正拿到明显价值的只有约 9%(埃森哲 2025)。
• 中间这道坎要花钱: 技能缺口是头号障碍(麦肯锡);培训一个人约 ¥3,500–2 万(按几家课程标价估,全国均值无可靠数据)。
• 回报只给会用的人: 有案例显示研发效率 +11%(阿里云,厂商口径)——前提是会用。

暗账三:切换的阵痛期,可能吃掉你省下的十倍

裁了人、上了 AI,工资表立刻好看;可接下来半年大概率踩坑——老人走了、知识断层、线上出 bug、迭代变慢。这在学术上叫生产力 J 曲线(NBER 2018):产出往往先降后升,你得先趟过那个坑。

拿那家一千万营收的公司示意算一笔(情景估算,非实测):

• 知识流失: 换一个人的重置成本约是其年薪的 0.5–2 倍(Gallup 2019)。
• 磨合掉客户: 半年迭代变慢、事故退款,哪怕只折损半年营收的 5%–15%,就是 ¥25 万–75 万。
• 对照: 你一年在 token 上省下的,可能就几万块。

一笔切换阵痛,就够吃掉 token 省下来的钱的十倍。

顺带一句:转型不是上了就赢——能既提业绩又维持住的只有约 16%(麦肯锡);“70% 失败”那句没可靠出处,别信。

暗账四:越聪明的 AI 越贵,token 越烧越多

“AI 会一路变便宜”这话只对一半。

• 对的一半: 同样的能力,单价在暴跌(GLM 旗舰半年从每百万 ¥50 → ¥5)。
• 另一半——账单反而在涨,两个原因:
  • 图省事,什么活都用最强的模型,每个任务都为”用最强的”多掏钱;
  • 越聪明的模型越费 token(反复推演、自己一步步动手),一个任务烧的可能是普通模型的几倍到几十倍。
• 一句话: 单看聪明程度价格在降,你的账单却常常在爬。
• 出路: 给便宜模型配好辅助设施(按任务挑模型、建知识库、做自动检查),让它顶住聪明模型——可这活儿没人愿意干,原因看下一笔。

暗账五:能把 AI 用好的人,又少又贵

上一笔的出路——搭一套东西让便宜模型干聪明模型的活——本身就是笔又稀缺又贵的人工。

• 少: 能搭这套(挑模型、建知识库、做自动检查、让 AI 自己跑流程)的工程师不多,大模型算法岗供需比约 0.17,6 个岗抢 1 人(猎聘 2025)。
• 贵: 大模型算法岗新发均薪 ¥70,107/月(脉脉 2025),AI 科学家 ¥12.7 万/月,北京”AI 架构师”中位 ¥4.2 万。
• 自己培养也不划算: 又慢又花钱,带出来还容易被挖走(再叠一次重置成本)。
• 本质是二选一: 不搭,就长期为每个任务付”用最强模型”的钱;搭,就先砸一大笔稀缺人工,赌它把以后的 token 账省回来。

算一笔具体的账:一支研发团队上 AI

把五笔暗账放进一个场景里,才看得清。假设一支 10 人后端团队(1 个技术负责人、6 个中高级、3 个初级),月人力成本约 ¥30 万。老板的打算是:上 AI 编程,裁掉 3 个初级,一个月省 ¥6 万。

先看省下的:

• token 是小钱。 10 个人用国产走量档模型写代码,一个月 token 大概 ¥1,000–3,000,花不了几个钱。
• 提效是真的,前提是会用——参考那个 +11% 的案例。

再看多出来的:

• 暗账④——如果图省事全用最聪明的海外模型加 Agent,月 token 可能从几千跳到 ¥1–3 万。
• 暗账①——AI 写的代码得有人审。 中高级研发每天得多花时间去审 AI 写的代码,吃掉一部分提效。
• 暗账②——不会用的团队,+11% 接近拿不到,还可能添乱。
• 暗账③——裁掉的 3 个初级手里的模块没人熟了,半年里出 bug、迭代慢;真丢了客户、赔了退款,可能远超省下的 ¥36 万/半年。
• 暗账⑤——想让便宜模型稳定写好你们的代码(而不是靠贵模型硬顶),得有人把内部规范定好、知识库建起来、再做套自动检查。这个人每小时 ¥340–560,还不好招。

这笔账	方向	一年影响(示意)
token 比人便宜	省	token 花费很低,提效可观(若会用)
AI 代码要人审(暗账①)	加	中高级审代码的工时
培训团队会用(暗账②)	加	¥3.5k–2万/人 + 时间
切换阵痛 / 知识断层(暗账③)	加	半年营收的个位到两位数百分比
无脑上最聪明模型(暗账④)	加	token 账翻几倍
搭框架的稀缺人工(暗账⑤)	加	¥340–560/小时,且难招

总账:token 省的是小钱,真正的开销落在 review 工时、培训、切换阵痛,和那个搭框架的稀缺人身上。+11% 的提效是真的,但它是发给”会搭、会用”的团队的奖励,不是”裁人”就能自动拿到的红包。

一张成本表:替人,常常是把成本挪贵了

把上面几档用工成本摆到一起看(全负荷时薪 ≈ 月薪 ×1.4 ÷ 174,含社保公积金与摊销;同岗位因城市、资历差别很大,这里给的是量级区间,取自招聘挂牌口径,发文前请再核):

档位	典型角色	全负荷时薪(量级)
人工把关	审核 / 数据标注 / 客服	¥25–65 / 小时
知识岗	产品 / 研发 / 项目经理	¥120–280 / 小时
框架岗(稀缺)	大模型 / AI 工程师	¥340–560 / 小时

这张表想说的是:省掉几个每小时几十元的审核岗,却往往需要一个每小时几百元的框架岗,才能让 AI 真正跑起来。用 AI 替人,很多时候不是把人工成本抹掉,而是把它挪到了更贵、更难招的一档。值不值,得看你的业务量和公司规模——而不是看 token 有多便宜。

(注意:这是单位时薪的对比,不是说要拿一个 AI 工程师去顶替几个审核员。小公司常常一个框架岗都不招,靠创始人自己顶,那笔成本就换成了创始人的时间。)

那到底该怎么配?按公司规模看

问题从来不是”AI 还是人”,而是:什么活儿、多大量、人会不会用、公司多大。给一张配比框架:

公司规模	主打姿势	谁来把关	怎么选模型	最该警惕
小 / 初创	AI 当放大器,别急着裁人替代	创始人或核心自己审	便宜档 + 能自己上手的工具,别搭养不起的大框架	切换风险占营收比例最大
中	高频交给 AI,判断留给人	专人分级审	便宜为主,关键任务才上旗舰	开始认真算审核与培训成本
大	上规模,按风险分级	专职团队 + 流程	按任务分配模型	为最强模型多花的钱 + token 悄悄失控

再看两点,判断更准。一是这活儿能不能回头:出了错收不回来的、对外的、高风险的,留个人把关;能随时改、只在内部、风险低的,放手让 AI 自动干。二是量有多大:量小的时候人反而更划算,省了搭建和审核那摊固定开销;量大到一定程度,AI 每多干一件都便宜一点的优势才显出来。

对小公司,结论尤其清楚:你既养不起框架岗,又容易无脑上最聪明的模型——所以更该让 AI 做放大器,把配比做轻,而不是搞一套自己撑不住的替代。

给你的几条建议

• 先量,再动。 搞清楚 token 花在哪个业务、哪个模型、哪个任务上,再谈优化。看不见的成本,省不下来。
• 按任务选模型,别默认用最强的。 便宜档能干的活,别拿旗舰去烧;把旗舰留给真正难的任务。
• 不可逆的活,留人把关; 高频可逆的,才交给 AI 全自动。
• 别一上来就裁人。 先让现有的人配上 AI 干更多,观察一两个季度,再决定要不要动编制。
• 把提效当成要经营的能力,不是买来的功能。 该培训培训、该搭知识库搭知识库——+11% 是给会用的团队的。

想清楚这些之前,先把账看见

上面五笔暗账有个共同点:大多看不见。token 花在了哪儿?哪块的 AI 开销在悄悄涨?多数团队答不上来,而看不见的成本没法优化。

这也是我们做 MofCloud 的出发点:把云和 AI 的开销归因到看得见——阿里、腾讯、华为、火山、百度,加上 AWS、Azure、GCP,归到一个视图;DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 的 token 成本也在其中。先把暗账变成明账,才谈得上优化。至于要不要用 AI 替人,那是把账看清之后,你自己的判断。

常见问题

AI 到底比人便宜吗? 单看 token,便宜;算上留人审核、培训、切换阵痛、搭框架的人工,就未必。高频、可逆、有量的活儿 AI 更省;低量、高风险、靠判断的活儿,人往往更划算。

为什么中国的结论和美国文章不一样? 美国文章常拿每小时几十美元的人工做对照;中国审核岗每小时几十元人民币,模型也更便宜。两边都低,“该不该替代”的临界点就不同——人工便宜的地方,配比往往比替代更值。

小公司该不该用 AI 替人? 更建议把 AI 当放大器,而不是替代。小公司切换风险占营收比例最大,也最难养起搭框架的稀缺人工。用便宜模型、能自己上手的工具,让现有的人干更多,更稳妥。

为什么 AI 单价降了,账单反而涨? 因为大家默认用最聪明的模型,而越聪明的模型每个任务烧的 token 是成倍的(它会反复思考、还会自己跑流程)。单价降,单任务消耗涨得更快,账单就上去了。解法是按任务挑模型,再把那套辅助设施搭好。

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内容截至 2026 年 8 月。文中模型价格、工资区间随市场变动很快,请以各家官网与最新招聘数据为准;标注”示意""估算”的账目均为情景测算,非实测。决策前请结合自己的业务核对。