微软开始查员工的 token 账单，有人 28 天烧掉 2.8 万美元

一份泄露的内部表格把微软的 AI 账单摊在了台面上。据 Android Headlines 报道，近几个月有员工为了抬高数据排名疯狂调用 AI，其中一个人在 28 天里烧掉了大约 2.8 万美元的 token 成本，折合人民币接近 19 万。高层看到之后开始收紧。

先看分母。微软全球员工超过 22.3 万人，这份统计里只有约 350 名美国员工自愿提交了月度 AI 使用数据，整体月度成本中位数约 300 美元。也就是说绝大多数人一个月花两千块人民币出头，那位 28 天 2.8 万美元的属于极端离群值，不是常态。

但部门之间的差距是真的大。CoreAI 中位数最高，约 975 美元，这个部门里有人个人最高到 1.6 万美元；Microsoft AI 约 490 美元。写代码和做模型的那批人，用量天然就是别人的两三倍。

微软的两手应对：一是上 token 用量监控，二是把内部默认工作负载逐步切到 GPT-5.6 Sol，目的是压成本。

第二条更值得琢磨。切默认模型意味着微软内部已经做完了一轮性价比评估，认定在大多数日常编程任务上，便宜档位的模型输出质量够用。这个判断从一家把 Copilot 当核心产品的公司嘴里说出来，比任何跑分都有说服力——他们手上有全公司几十万人的真实使用数据。

还有一个细节别放过：那位烧了 2.8 万美元的员工，动机是”为了抬高数据排名”。也就是说微软内部有某种以 AI 使用量为指标的考核或者排行，于是就有人去刷。这是典型的指标失真——你考核什么，员工就优化什么，哪怕优化的方式是无意义地空转 token。真要控成本，改考核口径比上监控更管用。

顺便，这条新闻对外部团队也有参照价值。企业推 AI 的时候习惯把”人均用量”当成推进力度的证据，但用量和产出之间没有必然关系。真要衡量，该看的是合并的 PR 数、缺陷率、交付周期这些下游指标。