大厂被 AI 账单逼着禁用最贵模型：我那本过秤账，原来一直在防这个
哈喽，我是飞飞。
昨天刷到一份名单，我盯着看了好一会儿。404 Media 拿到几家大厂的内部资料：花旗、Adobe、Atlassian、亚马逊，全在想办法拦着员工少用点 AI。
他们想拦的，是员工动不动就伸手去够最贵那几个模型的习惯。
我这两天刚写过自己怎么给每个任务过秤、怎么手动做路由，讲的都是我一个人怎么把账省下来。今天这事反过来了：一群家大业大的公司，被 AI 账单逼到集体动手。我那本自己记的小账，突然被放大成了企业级的头条。
先看大厂都干了啥
先把这份名单摊开。
花旗最狠，直接掐断。6 月 24 号，把 Claude 最新的 Opus 4.6、4.7 还有 GPT-5.5 整个关掉，内部邮件写得很直白：这些模型每次对话吃掉的额度，比别的高太多。它没永久封，7 月 1 号又开了回来，更像一次账单爆表后的紧急刹车。
Atlassian 吓人的是那条曲线。去年 8 月，它一个月在 AWS、谷歌云、OpenAI 这些上头花 500 万美元。到今年 5 月，同一个月的数，变成了 1500 万。九个月，翻了三倍，照这个势头一年要烧过 1.2 亿。它干脆取消了 AI 工具的无限量，还给每个员工挂了个仪表盘，让你自己盯着花了多少。
Adobe 更干脆，通知员工：跟 Claude 的无限量协议 6 月 30 号到期，到期之前你想干的活赶紧干完。
亚马逊那边，先把内部那个比谁 AI 用得多的排行榜关了，接着就上了用量上限。有员工在群里说，从没有排行榜到真限额，中间就隔了两周。
四家公司，四种拦法，拦的都是同一件事：别再无脑调最贵的模型了。
一改按量就现原形
你可能会问，这些公司又不差钱，怎么突然就抠成这样。
关键不在钱多钱少，在计费方式变了。
GitHub 是个最清楚的例子。它今年 6 月，把给团队的计费从一口价的订阅，改成了按 token 用多少算多少。这一改，性质全变了。
包月订阅那会儿，用起来的感觉像自助餐。交一笔固定的钱，进门随便吃，你多盛一勺少盛一勺，当下都不心疼，反正总价不动。所以大家养成了个习惯：管它什么活，顺手就调最强的那个模型，反正不额外花钱。
按量计费一上来，画风就成了点菜看价。你每调一次 Opus，右上角的数就往上跳一下。这时候你才会突然意识到，刚才那个把 PDF 转成 PPT 的破活，也是拿全站最贵的模型在跑。
模型还是那些模型，价格也没涨。变的只是你能不能看见每一口的价。一旦看得见，之前被包月糊住的浪费，全露了出来。
烧钱的常是杂活
那这些钱到底烧在哪了？有个数据，我第一次看到时愣了一下。
埃森哲内部盘账的时候发现，烧 token 最凶的那批人里，工程师根本排不上号，带头狂用的全是非技术岗的同事。他们那个管 AI 策略的人 Justice Kwak 说得很实在：真正的消耗来自非工程师，拿最强的模型去干那些特别琐碎的活，比如把一份文档转成演示稿。
Uber 也栽在类似的地方。一开始鼓励大家放开了用，结果四个月就把一整年的 AI 预算烧穿了，只好赶紧封顶。
你看，问题从来不在 AI 太贵。是一堆本可以用便宜模型十秒钟搞定的杂活，全被顺手塞给了最贵的那个。自助餐那种吃法下，没人会为一个转格式的活停下来算笔账。
我那本账怎么记的
说回我自己。这套账，我记了挺久了。
我整条写文章的流水线，挂着十几个 skill，全长在 Claude Code 上。每个 skill 干的活轻重不一样。所以让 agent 动手之前，我脑子里都会先过一遍秤：这活，值不值得动用 Opus。
写稿那个 skill、还有润色查 AI 味那步，输出质量直接决定文章成不成，错一句我就得回头返工。这种活我咬牙用 Opus，那点模型钱省不得。
可像把 Markdown 转成公众号排版、给文章打标签分类这种死板活，我早就手动切到便宜模型去跑了，反正它也错不到哪儿去。
举个更细的例子。选题那个 skill，要它一条条给资讯打分、判断哪条值得写，这是要动脑子的活，我留给强模型；可轮到把稿子拆成公众号的段落、套个现成的排版模板，这种纯体力活，便宜模型闭着眼都能干得妥妥的。分档分到最后，我盯的就一件事：让每一分钱都花在真需要脑子的那一步上。
我得老实说，这本账是我慢慢才学会记的。头些日子我也是逮着最强的就用，图省事。直到有个月底看账单，肉疼了一下，才逼自己一个活一个活地分档。埃森哲那帮非工程师干的事，我自己也干过，只是我的盘子小、疼得早，改得也早。
这里得把话说清楚，花旗、Atlassian 那种规模的公司 AI 预算，我没管过，也算不上什么 CTO 或采购。我能聊的，就是拿自己天天记的这本小账，去印证这件正在大厂身上发生的事。
一刀切是最糙的省法
所以看着大厂这波操作，我心情有点复杂。
一方面，成本意识回归是好事。无脑用最贵模型，本来就是包月错觉喂出来的坏毛病，挤掉这点水分，迟早的事。
另一方面，大厂补课的姿势，说实话挺糙的。花旗那种一刀切、把最新的几个模型整个关掉，是最省事也最粗暴的省法。它省下了钱，可也把那些真正需要 Opus 的硬活，跟着一起摁死了。该用重模型的人，现在也只能将就。
真正省钱的手，不在禁掉最贵那一档，在给每个活单独过一遍秤。这话听着简单，落地全是麻烦：你得一个任务一个任务地判断，这个配得上 Opus，那个 Sonnet 就够，剩下的开源小模型也行。它没有一刀切那么爽快，但它不误伤。
大厂是被账单逼急了，来不及做这种精细活，只能先抡起闸刀砍一刀。我一个人盘子小，反倒有条件慢慢分。
今天先给一个活过秤
这事对天天用 AI 的你，其实有个特别小、今天就能做的动作。
别急着搞什么复杂的路由系统。先挑一个你最常调的活。可能是让它帮你写周报，可能是翻译，可能是转个格式。挑出来，问自己一句：这活，真的需要最贵的模型吗？
然后拿便宜一档的模型，比如 Sonnet，或者一个开源模型，去把同样的活跑一遍，对比一下结果。你多半会发现，一大半的活，掉不了链子。
就这一个动作，你就从自助餐模式，切到了点菜模式。你开始看得见每一口的价了。
我先问你一句：你现在花得最多的那笔 AI 账单，是花在哪个活上的？你有没有认真算过，它到底值不值这个价？评论区聊聊，我挺好奇大家最舍不得省的是哪一块。