普通程序員開始自費用AI上班，效率提高了，收入?yún)s下降了

AI的“大火”一來，Token作為計算燃料，正變得和石油一樣珍貴。然而AI繁榮下，一種抽象的景象正在程序員間發(fā)生：大廠員工Token用不完，網(wǎng)上求問“如何能快速大量消耗”；小公司程序員卻在絕地求生，自費買Token、甚至費勁心思在網(wǎng)上挖免費Token上班。

在程序員的世界里，一種新的階層差異正在悄然形成——有人是“Token中產(chǎn)”，有人是“Token貧困戶”。Token貧困，正讓普通程序員經(jīng)歷隱形降薪。

我和一位資深“Token貧困戶”程序員小安聊了聊，在他眼里，Token是實打?qū)嵉腻X，是一種新型硬通貨。“如果一份工作的薪酬年包里包含了附帶多少Token配額，對我來講會很有吸引力。”但他也感覺荒誕，“我用工資買Token，效率給公司提升了，大模型廠商也賺到了錢。只有我在付費上班，工作量也沒見少。”

為了能用上最好、最聰明的模型寫代碼，他遍尋獲取便宜Token的方法。從產(chǎn)業(yè)鏈的上游到下游，從官方訂閱到第三方中轉(zhuǎn)，從合規(guī)渠道到灰色地帶，他研究了個遍。每天不花點時間找Token，他就感覺缺了點什么。

以下是他的撿Token實錄，其中包含一些灰色地帶，閱讀時請自行甄別風險，謹防受騙。

???

文 |Sia

編輯 |張輕松

運營 |歪歪

天降大Token

午夜0:30，我正準備關電腦睡覺，有人在群里甩出一串字符，配文：“價值200美刀，先到先得。”

這是一個API Key，調(diào)用AI模型的“充值卡”。誰先復制走、粘貼到自己的開發(fā)工具里，誰就能花掉里面的Token。“扔key”就像發(fā)紅包，關鍵看誰手速快，用的速度快。

我困意一下就沒了，條件反射般坐直，復制、粘貼、保存，把白天攢下來還沒敢跑的一個開源項目代碼，一股腦塞進去讓AI掃描。幾秒鐘后，屏幕上開始滾動返回結果。這是近兩周我薅到的最大一筆免費Token，“意外之財”讓我產(chǎn)生了極短暫的富足感。

等待的間隙，我又在另外幾個微信群、技術論壇之間來回切換，試圖再撿一些好心人隨手散落的“羊毛”。

近半年，我的生活主要圍繞找Token展開。在AI的世界里，Token是模型處理信息的最小計量單位，就像“字”或“詞”的碎片。當你問AI一個問題，它會把問題切成一小塊一小塊的Token，再根據(jù)上下文預測接下來要生成什么。

▲社交媒體上有很多帖子在科普什么是Token。圖 / 社交媒體截圖

你發(fā)給AI的每一個字，AI吐出的每一行代碼，最終都會被拆解成Token來運算與計費。Token像電，也像汽油。沒有它，大模型再聰明，也就是一個停在路邊的發(fā)動機。

剛開始我沒覺得AI生成的代碼多厲害。早期只是拿它解釋報錯、寫幾段簡短的代碼，處理一些簡單的問題。直到有一次使用上Claude，一切發(fā)生了改變。

當時因為失業(yè)，我和朋友接了一個私活。朋友買了一個Cursor付費會員，那是當時名氣最大的AI編程工具，我們用它調(diào)用Claude Sonnet大模型的早期版本。

怎么形容呢？簡直驚為天人。我想好功能，把需求描述扔進去，它一會兒就寫完了。以前一個功能起碼寫幾天，現(xiàn)在不到10分鐘就生成出來了，我只需要確認、微調(diào)一下就能用。原本要做半個月的項目，兩三天就完工了。

社區(qū)里，大家對Claude的討論也很狂熱。2025年5月，Anthropic發(fā)布商用版ClaudeCode后，開發(fā)者社區(qū)炸了鍋，有人曬出截圖，一個完整的后端服務從零到部署只用了40分鐘。

那是我第一次被AI編程的能力震撼，有種發(fā)現(xiàn)新大陸，并省了太多事的狂喜。后來用習慣了，就成了重度用戶。

我一邊感慨生產(chǎn)力飛升，一邊也感受到錢包的拮據(jù)。Claude Code處理一次中等規(guī)模的代碼重構任務，一次對話輕松消耗數(shù)10萬Token。如果按照我的開發(fā)強度，一個月費用輕松超過2000元，挺燒工資的。

▲圖 /《男親女愛》

Token 用不完 VS Token 不夠用

我現(xiàn)在所在的公司有70多人，技術人員占一半。入職一周后，負責人在會上說，鼓勵大家用AI，能提升效率就不要抗拒新工具，我當時松了一口氣。

上一家公司比較老派，對AI的態(tài)度很曖昧。領導嘴上說要創(chuàng)新，具體到個人使用，又把用AI和“偷懶”“能力不行”聯(lián)系起來。那會兒的同事對AI了解不多，也很少用，我最多拿豆包、DeepSeek問點小問題。在那種保守的環(huán)境下，用AI多少帶著一點愧疚感和偷摸感。

新公司對AI的開放，也是有邊界的。每個月?lián)肀I的預算是20美元，剛好是大模型最低檔套餐的價格。聊勝于無，但確實是杯水車薪。參考Claude Opus 4.7的定價（輸入5美元/百萬Token，輸出25美元/百萬Token），一個重度依賴AI的資深程序員，日均消耗輕松破千萬Token。20美元的額度，我常常撐不過一周。

大廠有統(tǒng)一采購、企業(yè)賬號、團隊額度，還有安全合規(guī)配置。像我待的小公司沒有這么完整的體系，常見方式就是每月給一筆額度報銷，超了自己想辦法。

剛開始，我也從正規(guī)渠道買Token。市面上的AI模型訂閱是階梯式收費：國外入門最低20美元/月，中間有100、200美元檔位，最高有250美元/月的；國內(nèi)頭部模型DeepSeek、Kimi的API按量計費，重度使用每月也要五六百元到1000元人民幣。

而真正逼著我必須用上好模型的，是工作節(jié)奏的變化。AI對生產(chǎn)力的提升，也讓公司對我們程序員有了更高、更快的要求。“這事簡單，讓AI給你跑一個。”過去需要兩周的項目，逐漸被壓縮到一周，甚至兩三天。要想跟上速度，就必須用上更聰明的模型。

▲圖 /《半熟男女》

而更聰明的模型，意味著更貴的Token。有時候用高級模型做一次稍復雜的技術方案討論，幾美元瞬間蒸發(fā)。一次項目緊急，我2天就用掉了500美元的額度，所以越來越多的程序員為了高效率工作，必須自費買Token，并把成本放到自己身上。

自費買Token，這個事情其實挺荒誕的。我用工資買Token，效率給公司提升了，大模型廠商也賺到了錢。只有我在付費上班，工作量也沒見少。這是一個怪誕的循環(huán)。

網(wǎng)上偶爾刷到大廠程序員的吐槽，方向正好相反。他們部門KPI按Token消耗量來排名，誰用得少就要被談話，所以，大廠程序員的煩惱是如何快速大量消耗Token。用消耗 Token來量化KPI，這不是看誰花錢多就說誰努力嗎？確實是“旱的旱死，澇的澇死”。

而這種“澇”，有時候也澇得離譜。你像Meta這樣的公司，一個月就能燒掉超60萬億Token，約9億美元（約65億人民幣），之前媒體報道其中一個匿名員工一個月消耗了2810億個Token。Token中產(chǎn)和我們 Token窮人之間，真是存在巨大鴻溝。

Token對我來說是實打?qū)嵉腻X，是一種新型硬通貨。如果一份工作的薪酬年包里包含了入職附帶多少Token配額，對我來講會很有吸引力。再換個角度想，如果我每個月工資有不少是花在AI模型訂閱上，那這也是一種隱性降薪吧。

以Token配額為核心的模式，也催生出了新的工作方式。“一人公司”這兩年挺火的，一個人加幾個AI工具，能干過去一整支團隊的活。北上廣推出了免費工位、財政補貼、算力券等激勵，還有AI產(chǎn)業(yè)園和孵化器提出入駐就送工位、送Token。Token正在成為某種意義上的“新基礎設施”。

眼看著Token越來越重要，大家也得出一個商業(yè)機密：賣什么都不如賣Token。無論什么時候，淘金賣鏟子，才是終極玩法。

AI浪潮來的時候，所有人都在說要重構生產(chǎn)力。但落到我這樣的普通程序員身上，重構之前，先要解決燃料問題。車是好車，路也是新路，但我的油箱只夠開兩公里。

為薅Token，程序員四處簽到、發(fā)帖、解題

為了降低買Token的花銷，我開始研究獲取免費Token的方法，最先發(fā)現(xiàn)的是程序員社區(qū)里的“公益站”。

公益站，本質(zhì)上是一種“民間Token中轉(zhuǎn)服務”。有的站長可能是大廠員工，也有人可能只是手里有閑置額度的技術愛好者。他們把用不完的額度搭一個站點放出來，免費給社區(qū)里的人調(diào)用。公益站多半圖的是一種“江湖名聲”。在程序員圈子里，能穩(wěn)定運營一個公益站，是一種技術實力和慷慨的雙重證明，類似于早年論壇時代的“版主”光環(huán)。 也有真公益和軟廣告之間的灰色地帶：前期免費，后期變付費；或者借免費引流，再轉(zhuǎn)向收費套餐。

無論公益站的動機如何，對我這種囊中羞澀的程序員來說，能免費的就是好站。

問題是，真正穩(wěn)定的公益站名額很稀缺，類似搶火車票，不開放注冊，只在特定時間放出少量名額，手慢無。我前后關注了八九個站，蹲守過很多“開放注冊”的時間點，但最終只成功注冊了四五個，常用的就兩個。還有一個口碑很好的公益站，我始終沒搶到名額，最后在二手市場花30塊錢買了個別人搶到的賬號。是的，免費的公益站賬號，也有人倒賣。

注冊成功只是開始。這些公益站大多有自己的“積分系統(tǒng)”，需要簽到、發(fā)帖、回復換積分，再用積分兌Token。可以理解為用時間換Token，雖然換算下來時薪很低，但性價比還不錯，至少不用自己花真金白銀。

有些公益站長甚至把密鑰藏進“解密游戲”里，把密鑰換成游戲術語、熱點新聞、或者程序員才懂的Base64編碼。一來增加點樂趣，二來防機器人腳本批量薅。我印象最深的一次，有個站長把密鑰設定成了一道復雜的算法題，我花了一點時間解出來后，成就感不亞于上學時算出了一道“加分題”。

但光靠公益站的免費額度也不夠，我開始在一些交易平臺上買“試用賬號”。

AI起來后，一批“AI原生”編程工具出現(xiàn)，比如cursor、windsurf。它們把Claude、ChatGPT等模型直接嵌進開發(fā)環(huán)境，訂閱一個工具就能調(diào)用多家模型。這是它們最大的賣點，也是新用戶補貼的重福利區(qū)，比如有首月免費、新用戶大額度贈送等活動，都是燒錢換用戶增長的互聯(lián)網(wǎng)老套路。

我買的試用賬號，就來自這些編程平臺的活動。賣家是灰產(chǎn)從業(yè)者，他們批量注冊試用賬號，一天能產(chǎn)出成千上萬個新賬號，再把每個賬號自帶的免費額度轉(zhuǎn)手賣給我這種散戶。一整套流水線作業(yè)，效率極高。

▲圖 / 閑魚App截圖

試用賬號一度是我的最優(yōu)選。它便宜、穩(wěn)定、調(diào)用的還是工具里的正版模型，體驗和正版用戶幾乎沒區(qū)別。最便宜的時候，我買過5毛錢一個的，一口氣囤了30個。但一旦被平臺發(fā)現(xiàn)有人薅羊毛，就可能被直接封號。

再往上一層，是“商業(yè)中轉(zhuǎn)站”。如果把賣“試用賬號”看作零售，那商業(yè)中轉(zhuǎn)站就是批發(fā)商做的二次加工。灰產(chǎn)把成百上千個零碎試用賬號收進一個“號池”，再開發(fā)調(diào)度系統(tǒng)：你買它10美元套餐，它從池子里挑5個還有余額的賬號合起來給你用。

但坑也不少，有時候返回結果明顯質(zhì)量不行，很可能是小模型冒充大模型在回答。還有安全的問題，你上傳的代碼會經(jīng)過誰的服務器、保存多久、是否會被二次使用，你完全不知道。每次我貼代碼，都會隱匿一些重要信息。

再往下走，還有一批更燙手的Token，便宜得離譜，花樣也更多。不僅有蒸餾的，還有逆向的、緩存的、偽裝的、套殼的。聽起來像黑市“黑話”，但每種套路都有特殊的工藝。

蒸餾是有人把官方大模型的輸出當教材，訓練出自己的小模型，再以包月三四十塊的價格對外出租；逆向是通過破解官方的接口，把對話窗口的免費額度“搬”成API來賣；緩存就是把高頻問答的歷史結果存起來，遇到相似請求直接回放，省下真實調(diào)用的成本；套殼，就是干脆用國產(chǎn)模型頂上去，對外仍以“官方同款”的名義出售。

所以便宜歸便宜，水也確實深。

整個Token交易圈，從公益站到試用賬號，從低價中轉(zhuǎn)到各種“黑科技”，都游走在合規(guī)邊緣。賬號隨時可能被封、服務隨時可能中斷、數(shù)據(jù)安全無從保障，甄別起來需要花費很多時間與精力。為了省買Token的錢，我花掉了大量時間。其實，時間也是錢啊。

▲圖 / 《錢斷情始》

每天花幾小時管理Token余額

除了公益站和中轉(zhuǎn)站，也有一些其他省Token的方法。比如拼車，邏輯也很簡單。一個Claude Max 20x套餐200美元/月，一個人買，5個人一起分攤，每人40美元，大家共用額度。為了防止某個人用太多，有的發(fā)起人還會搭一個簡易中轉(zhuǎn)站，給每個人分配固定額度。

拼車帖一般會寫“自用、不轉(zhuǎn)賣、不違規(guī)調(diào)用”，因為一旦觸發(fā)風控，主賬號被封，所有人的錢都得打水漂。我沒用過這種方式，也感覺不安全，拼車建立在信任之上，發(fā)起人要是跑路了也沒招兒。

▲社交媒體的Token交流帖。圖 / 社交媒體截圖

也有一些風險更高的薅Token方法。比如有人花5000塊開了一個AI模型的企業(yè)賬號，用掉80%的額度后，把剩下的API Key扔到論壇，寫上“求封號”，讓社區(qū)里的人任意使用。一塊肥肉被扔出來后，立馬涌入一大批像我這種如饑似渴找Token的人。

接下來由于短時間內(nèi)大量異常調(diào)用，平臺判定違規(guī)封號。而針對企業(yè)賬號，平臺有違規(guī)額度剩余費用原路退還的規(guī)則。所以靠規(guī)則漏洞，不少人借機零成本薅取算力資源，最終實現(xiàn)白嫖。但這類操作多了以后，退款難度變大，很多人“賠了夫人又折兵”。

正規(guī)資源對很多普通開發(fā)者來說太貴、太遠。每一個“投機取巧”背后，都有一批預算不夠但又必須使用AI的人。

也有人覺得找Token太難，不如省著點用。我看社交媒體上有人教用文言文跟AI對話，因為文言文更短，Token更省。剛開始我也嘗試過省Token，比如能自己寫兩行代碼解決的，不讓模型生成；復雜問題先理清楚邏輯，或者用免費模型先問，不會一堆亂需求讓AI猜；能用小模型解決的問題不碰大模型，畢竟大模型Token單價至少貴一倍。

但時間久了，我意識到省Token并非長久之計，更重要的還是開源。為了更好的開源，我設計了一套Token能源管理體系。

頂層是公司報銷的官方Token套餐，這是最穩(wěn)定也最稀少的資源。我只在項目初期架構規(guī)劃時使用。規(guī)劃做好了，執(zhí)行階段就可以用便宜的模型，因為任務已經(jīng)被拆解成了一個個明確的小塊。

第二層是公益站的免費額度，我堅持每天按時簽到、保持活躍，以獲得Token。我用它來做日常開發(fā)，比如寫功能代碼、改bug、跑測試。

第三層是自費購買的試用賬號與中轉(zhuǎn)站，這是托底的。公益站不夠用、或者臨時需要大量Token的時候，才動用自己充的錢。

我每天平均要花1～2小時去維護這套體系。最忙的一天，我在不同社區(qū)之間跳轉(zhuǎn)了將近4個小時，微信和QQ群加起來三四十個，每隔幾分鐘刷一次新消息。一旦彈出“福利”，幾十上百號人會同時撲過去，誰手快誰能切到一塊更大的免費蛋糕。

時間久了，我養(yǎng)成了新習慣：就算手頭根本沒活，只要打開開發(fā)工具，第一件事還是去刷一眼Token余額，接著習慣性地點開幾個公益站。一天不去撿點什么，心里就空一塊。

為了與時俱進地薅Token，我還會花時間研究模型公司最新的活動與政策。比如看到ChatGPT在一些其他國家有首月免費用的活動，我就嘗試跑通這個流程。有個周末，我早上9:00坐在電腦前開始研究，一直到晚10點多才終于注冊成功一個賬號，流程很復雜也非常浪費時間，你需要國外的電話卡、信用卡、郵箱等等，還會面臨各種未知因素導致的失敗。

過程里我的情緒是起起伏伏的，高興收到驗證碼，一會兒又生氣地發(fā)現(xiàn)頁面怎么都跳不過去，一整天下來屁股坐得生疼。有時候懊惱，為了省點錢搞這么累；有時候也有點成就感，萬一流程跑通了，我也可以做個公益站懸“Token”濟世。

▲圖 / 《凡人歌》

最近我解鎖了一個新成就，開發(fā)了“密鑰輪換器”，把自己購買的試用賬號匯集到一起，讓系統(tǒng)自動檢測哪個還有余額、哪個已經(jīng)失效，自動化切換。它的工作方式更像一支接力隊：前一棒跑空了，后一棒自動頂上，我可以不用管它就能自己切換，這在一定程度讓我降低了“顛沛流離”的使用感。

也有一些聰明人把這類工具賣給程序員，按周卡、月卡銷售的都有。這對本就Token貧困的人，我感覺是雪上加霜。買試用賬號本來就是為了省錢，然后為了管理這些賬號還要付費。只能說越來越多的從業(yè)者，在Token貧困的程序員身上，發(fā)現(xiàn)了更多商機。

在開發(fā)工具的過程中，我有時候也能產(chǎn)生一點微小的成就感。雖然貧困，但還是在貧困中創(chuàng)造了一點東西。我感覺我和家樓下的拾荒者很像，挑出一些好東西出來，一點點拼成一個還算聽話的小系統(tǒng)。那時候，我感覺自己也不是被動地消費AI，或者被AI奴役，而是繞著它，慢慢造出一點屬于自己的東西。

Token 貧困，普通人在新世界的掙扎

不可否認，Token帶來的效率是恐怖的。但用久了也會發(fā)現(xiàn)，它也是一種“毒藥”。

當你用上了好模型，就沒法再用差的。程序員圈給模型排了座次：像Claude Opus 4.7這種推理能力強、長文本不崩的，被稱為“上等毒藥”；GPT?5.5、Gemini 3.1 Pro算中等毒藥；其它小模型只能算下等。座次背后，其實是一種很現(xiàn)實的東西，算力是要花Token買的，而不同的錢，買到的是不同的腦子。

▲圖 / 視覺中國

只要吸過“上等毒藥”，就再也放不下了，只能去拼車，去撿Token，這個過程很難停下來。我也發(fā)現(xiàn)自己心態(tài)有一些變化，比如耐心在一點點丟失，因為用過推理能力強的模型，看便宜模型答非所問就會無語；用過Claude Code生成代碼，就會覺得一行行手寫像回到農(nóng)耕時代。

以前自己一行行搓代碼攢下來的手感和直覺，如今在不停回車和“繼續(xù)”中被多少消磨了一些。也有一些老派程序員還在堅持手寫、雕琢代碼。有人開玩笑說，再過10年，“古法編程”可以直接申報非物質(zhì)文化遺產(chǎn)了。

剛?cè)胄袝r，我也相信“古法編程”。一個人，一杯咖啡，一個編輯器，把需求拆開，用靈活的手指把代碼寫順，把變量名調(diào)整到自己滿意。那種手感很慢，但扎實。現(xiàn)在我越來越習慣先讓AI給一版，我來審。有時候盯著AI生成出來的代碼，我會陷入一種短暫的恍惚：它寫得比我快，比我整潔。它像一個干活很快但需要我審核的分身，有時聰明得嚇人，有時犯錯又理直氣壯。更多時候，我說不清是我在用它，還是它在慢慢馴化我。

工具總會反過來塑造使用它的人，只是這次AI反向塑造的速度比過去都快。

還有一些時候，我看到了技術演進所帶來的差距。以前人和人的差距是學歷、公司、工種，現(xiàn)在又多了算力、模型權限、Token額度。每一次技術升級，大家都歡欣鼓舞地說會帶來新的革命。但現(xiàn)實里，門檻常常換了一種形式回來。

一個普通程序員想太多也沒用，也不是什么在硅谷用AI改變世界的科學家。人們對AI的展望非常宏大而美好，但對我來說，處境更現(xiàn)實也更尷尬：你不能不用AI，因為不用就會落后；你也不能盡情用，因為每一次盡情都要付費。被夾在中間的，是大多數(shù)像我這樣的人。

從移動互聯(lián)網(wǎng)到AI，程序員這個職業(yè)經(jīng)歷了很多次換裝，AI這次更徹底。過去我們是產(chǎn)業(yè)升級的主力，現(xiàn)在我們是被產(chǎn)業(yè)升級裹挾的人。過去一個產(chǎn)品能不能跑起來，取決于代碼寫得怎么樣；現(xiàn)在，一個產(chǎn)品能不能跑起來，取決于能不能買得起足夠的Token。

所以Token貧困，并不是一個“窮”字能概括的處境。它是一個普通人在新的世界邏輯里，試圖維持體面、維持手藝、維持生活的掙扎。

我記得許多個找Token的夜晚。有時候提前準備了一長串可以用撿來Token做的事，列得整整齊齊；有時候剛買的試用賬號才登錄上，就焦慮地想什么時候會被封，要快點把額度都用完。

但也有一些夜晚，我撿到一些新Token。眼睛一亮后，我卻突然安靜下來。屏幕上光標在輸入框里一閃一閃，我盯著對話框，模型似乎在等我說話，但我不知道要發(fā)給它什么。

▲圖 / 《裝腔啟示錄》

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