กลุ่มเป้าหมาย: นักพัฒนาที่กำลังใช้เครื่องมือเขียนโปรแกรมด้วย AI (เช่น Cursor, Windsurf, trae...) และผู้บริหารด้านเทคนิคที่ขาดความเข้าใจเรื่องต้นทุน AI

ประเด็นสำคัญ: Token ไม่ใช่แค่หน่วยวัดค่าใช้จ่าย แต่เป็น "ทรัพยากรความสนใจ" และ "สกุลเงินคำนวณ" การใช้ Agent Mode อย่างไม่ระมัดระวัง การละเลยการจัดการบริบท คือการใช้ความขยันในเชิงกลยุทธ์ (ปล่อยให้ AI ทำงานมั่วซั่ว) มาปิดบังความขี้เกียจในเชิงกลยุทธ์ (ไม่คิดเอง)

"ค่าใช้จ่าย AI" ของคุณอาจสูงกว่าเงินเดือน

เมื่อไม่กี่วันก่อน ฉันตรวจสอบบิล Token ของฉัน ตอนที่เห็นตัวเลขนั้น ฉันค่อนข้างตกใจ: 10 ล้าน Token โปรดทราบว่านี่ไม่ใช่ปริมาณการใช้งานต่อเดือน แต่เป็น ต่อวัน

ฉันคิดว่าของฉันมันแย่มากแล้ว ต่อมาฉันได้โพสต์วิดีโอสั้นๆ เกี่ยวกับการคำนวณ Token

ผลปรากฏว่าความคิดเห็นทำให้ฉันได้เห็นว่า "ฟ้ายังมีฟ้า"

ภาพด้านล่างนี้เป็นภาพหน้าจอการบันทึกการใช้ Token สองร้อยล้านต่อวันของชาวเน็ตชื่อ "ชีวิตประจำวันของ老K":

ตอนแรกฉันคิดว่ามันอาจจะเป็นกรณีเฉพาะ แต่เมื่อชาวเน็ตจำนวนมากแสดงความคิดเห็นว่าพวกเขาใช้ไป 100 ล้านต่อวัน ฉันก็เข้าใจว่านี่เป็นปรากฏการณ์ที่ค่อนข้างแพร่หลาย

100 ล้าน Token คืออะไร? หากคำนวณตามระดับการเรียกเก็บเงินทั่วไปของ "โมเดลเชิงพาณิชย์หลักบางรุ่น" (เรียกเก็บเงินแยกกันสำหรับการป้อนข้อมูล/เอาต์พุต โดยรวมแล้วประมาณ 10 ดอลลาร์สหรัฐฯ / ล้าน Token) วันเดียวก็เผาไป 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ วันเดียวเผาเงินไป 7,000 หยวน เงินเดือนหนึ่งเดือนของโปรแกรมเมอร์มือใหม่อาจไม่พอให้ AI "คิด" ในวันเดียว

(หมายเหตุ: ราคาของโมเดล/ผู้ให้บริการที่แตกต่างกันมีความแตกต่างกันอย่างมาก และราคาสินค้าต่อหน่วยของการป้อนข้อมูลและเอาต์พุตก็มักจะไม่เท่ากัน จุดประสงค์ที่นี่ไม่ใช่การคำนวณอย่างแม่นยำถึงทศนิยมตำแหน่งที่สอง แต่เป็นการสร้าง "ความรู้สึกถึงขนาด" ก่อน)

หากคุณต้องการคำนวณเอง โดยทั่วไปจะมีสูตรนี้ (ละเว้นกฎพิเศษ เช่น แคช/ส่วนลด): ต้นทุน ≈ (จำนวน Token ขาเข้า / 1,000,000) × ราคาต่อหน่วย_in + (จำนวน Token ขาออก / 1,000,000) × ราคาต่อหน่วย_out

เรื่องนี้ขัดกับสัญชาตญาณมาก เรามักจะคิดว่า AI ราคาถูก OpenAI ถึงกับจะลดราคา แต่ทำไมในการใช้งานจริง Token ถึงถูกใช้ไปอย่าง ระเบิดแบบทวีคูณ

วันนี้ ฉันจะพาคุณไปวิเคราะห์เชิงลึกถึงตรรกะเบื้องหลัง "หลุมดำ Token" นี้ และวิธีที่เราควรหยุดการสูญเสีย

หนึ่ง ทำไม Token ถึง "ระเบิดแบบทวีคูณ"?

พี่น้องหลายคนไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับขนาดของ Token เลย พวกเขาคิดว่า: "เอาน่า ก็แค่ส่งโค้ดไม่กี่บรรทัด จะมีเท่าไหร่กัน?"

1. คำนวณบัญชีให้ชัดเจน

เรามาสร้างการรับรู้เชิงปริมาณที่ ใช้งานได้จริง กันก่อน พูดให้ชัดเจนไปเลย: Token ไม่ใช่จำนวนคำ และไม่ใช่จำนวนอักขระ มันคือ "ส่วนของรหัส" ที่โมเดลแบ่งข้อความ ตัวแยกโทเค็นที่ใช้โดยโมเดลที่แตกต่างกันนั้นแตกต่างกัน ดังนั้นจึงสามารถให้ได้แค่ ช่วง ไม่สามารถให้ค่าคงที่ที่ "ใช้ได้กับทุกที่" ได้

ตัวเลขเหล่านี้ คุณสามารถถือว่ามันเป็น "ไม้บรรทัดประมาณ" ได้ (จุดประสงค์คือเพื่อตัดสินขนาด ประมาณการต้นทุน และทำการตัดสินใจหยุดการสูญเสีย):

• อักษรจีน 1 ตัว: โดยทั่วไปคือ 1–2 Token (ตัวอักษรที่ใช้บ่อยจะใกล้เคียงกับ 1 มากกว่า ตัวอักษร/ชุดค่าผสมที่ไม่ค่อยได้ใช้มีแนวโน้มที่จะเป็น 2–3)

• คำภาษาอังกฤษ 1 คำ: โดยทั่วไปคือประมาณ 1.2–1.5 Token (สำหรับการประมาณคร่าวๆ ให้ใช้ 1.3 ก็ได้)

• โค้ด 1 บรรทัด ≈ 10–50 Token (รวมการเยื้อง ความคิดเห็น การประกาศประเภท)

• ตรรกะทางธุรกิจที่กระชับ ≈ 12–20 Token

• พร้อมคำอธิบายประเภท อินเทอร์เฟซ JSDoc การเยื้อง 4 ช่องว่าง ≈ 20–35 Token

• พร้อม import / ตัวตกแต่ง / ความคิดเห็นจำนวนมาก ≈ 30–50+ Token

• ไฟล์ต้นฉบับ 1 ไฟล์ (400–600 บรรทัด โครงการ TS/Java สมัยใหม่) ≈ 4,000–24,000 Token เป็นเรื่องปกติมาก (ค่ามัธยฐาน ≈ 12,000–18,000)

• โครงการขนาดกลาง 1 โครงการ (100–200 ไฟล์ต้นฉบับ นับเฉพาะ src/ ไม่รวม node_modules/ / โค้ดที่สร้างขึ้น)

• การ "อ่าน" โค้ดหลัก "ทั้งหมด" มักจะเริ่มต้นด้วย ล้าน Token

• หากคุณใส่การทดสอบ การกำหนดค่า สคริปต์ การประกาศการพึ่งพา บันทึกลงไปด้วย ก็ไม่น่าแปลกใจที่จะมี Token นับสิบล้าน

โครงการส่วนหน้าในปัจจุบันคือ TypeScript ซึ่งเต็มไปด้วยคำจำกัดความ Interface ที่ซับซ้อน หรือ Java ซึ่งมีการ Import หลายสิบบรรทัด สิ่งเหล่านี้ "โค้ดสำเร็จรูป" จริงๆ แล้วคือตัวฆ่า Token โครงการขนาดกลาง หากมี 100 ไฟล์ การปล่อยให้ AI "อ่านโค้ด" อาจทำให้ 1 ล้าน Token หายไปโดยตรง

2. เอฟเฟกต์ "ลูกบอลหิมะ" ของ token

สิ่งที่น่ากลัวที่สุดเกี่ยวกับการใช้ Token ไม่ใช่การสนทนาครั้งเดียว แต่เป็นการ สะสมบริบทในการสนทนาหลายรอบ

กลไกของ LLM คือ ไม่มีสถานะ เพื่อให้ AI จำได้ว่าคุณพูดอะไรไปในประโยคก่อนหน้า โดยทั่วไประบบจะรวม "คำแนะนำระบบ + การสนทนาในอดีต + ไฟล์/ส่วนของโค้ดที่คุณอ้างอิง + เอาต์พุตการเรียกใช้เครื่องมือ (เช่น ผลการค้นหา บันทึกข้อผิดพลาด)" แล้วส่งไปยังโมเดล คุณคิดว่าคุณถามแค่ประโยคเดียว แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังจ่ายเงินซ้ำๆ สำหรับ "แพ็กเกจบริบททั้งหมด"

• รอบที่ 1: ส่ง 10,000 Token, AI ตอบกลับ 1,000

• รอบที่ 2: ส่ง (10,000 + 1,000 + คำถามใหม่), AI ตอบกลับ...

• รอบที่ 10: บริบทของคุณอาจขยายใหญ่ขึ้นถึง 200,000 Token

ในเวลานี้ แม้ว่าคุณจะถามแค่ว่า "ช่วยเปลี่ยนชื่อตัวแปรให้ฉันหน่อย" คุณก็ยังต้องเสียค่าใช้จ่าย 200,000 Token นี่คือเหตุผลที่คุณรู้สึกว่าคุณไม่ได้ทำอะไรเลย แต่บิลกลับพุ่งสูงขึ้น

สิ่งที่แย่กว่านั้นคือ: Agent Mode จะ "อ่านไฟล์โดยอัตโนมัติ" คุณพูดว่า "ช่วยฉันปรับปรุงโมดูลผู้ใช้" มันอาจจะสแกนไดเรกทอรีที่เกี่ยวข้องก่อน จากนั้นจึงติดตามการพึ่งพา จากนั้นจึงติดตามการกำหนดค่า จากนั้นจึงติดตามการทดสอบ... มันไม่ได้ขี้เกียจ แต่มันกำลัง "ทำหน้าที่อย่างเต็มที่ตามนโยบายเริ่มต้น" และนโยบายเริ่มต้นมักจะเป็น: อ่านให้มาก ลองให้มาก ทำซ้ำให้มาก

สอง ความ "ขี้เกียจ" สองประเภทกำลังทำลายความสามารถทางวิศวกรรมของคุณ

หลังจากทบทวน "พี่ชายร้อยล้าน" ในส่วนความคิดเห็น ฉันพบว่ารากเหง้าของการเพิ่มขึ้นของ Token ไม่ได้มีแค่ปัญหาเรื่องกลไกการใช้ AI เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับความ ขี้เกียจ ของคนด้วย

ด้านล่างนี้คือ "ความขี้เกียจทางความคิด" สองประเภททั่วไป

ความขี้เกียจหนึ่ง: ประเภทผู้จัดการที่ปล่อยมือ

คุณมีทัศนคติแบบนี้หรือไม่:

• "โปรเจ็กต์เก่านี้ยุ่งเหยิงเกินไป ฉันขี้เกียจดูตรรกะ ส่งให้ AI เลยดีกว่า"

• "Cursor ออก Agent Mode แล้ว ดีเลย ปล่อยให้มันไปแก้ไข Bug เองเถอะ"

ดังนั้น คุณจึงส่งโฟลเดอร์ src ทั้งหมดให้กับ Agent และออกคำสั่งที่คลุมเครือ: "ช่วยฉันปรับปรุงโมดูลผู้ใช้หน่อย" Agent เริ่มทำงาน:

• มันอ่าน 50 ไฟล์ (ใช้ไป 500,000)

• มันพบว่ามีการอ้างอิง utils จึงไปอ่านคลาสเครื่องมือ (ใช้ไป 200,000)

• มันพยายามแก้ไข เกิดข้อผิดพลาด อ่านบันทึกข้อผิดพลาด (ใช้ไป 100,000)

• มันพยายามแก้ไขอีกครั้ง เกิดข้อผิดพลาดอีก...

มันกำลังลองผิดลองถูกอย่างบ้าคลั่ง ใช้ Token อย่างบ้าคลั่ง แล้วคุณล่ะ? คุณกำลังเล่นโทรศัพท์ รู้สึกว่าตัวเองมีประสิทธิภาพมาก ความจริงก็คือ: คุณใช้เงินแลกกับ "ประสิทธิภาพปลอม" สร้างโค้ดที่คุณไม่สามารถบำรุงรักษาได้ในภายหลัง

พูดให้เป็นมืออาชีพมากขึ้น มีการสูญเสียสองชั้นที่นี่:

• ชั้นต้นทุน: Token ขาเข้ามีขนาดใหญ่ขึ้น จำนวนการทำซ้ำมากขึ้น ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรง

• ชั้นวิศวกรรม: คุณสูญเสียบริบทและอำนาจในการตัดสินใจ ในที่สุดก็เหลือเพียงระบบที่ไม่สามารถควบคุมได้ "แค่ใช้งานได้ก็พอ"

ความขี้เกียจสอง: ประเภทที่ปะปนกัน

เมื่อคุณพบ Bug คุณส่งให้ AI อย่างไร? คุณคัดลอกคอนโซลข้อผิดพลาดทั้งหมดโดยตรงด้วย Ctrl+A หรือ @Codebase ให้ AI ค้นหาเองโดยตรงหรือไม่

นี่เรียกว่า "ปะปนกัน" คุณขี้เกียจระบุแกนหลักของปัญหา ขี้เกียจคัดกรองส่วนของโค้ดที่สำคัญ คุณใส่ข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ (สัญญาณรบกวน) 99% และข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ (สัญญาณ) 1% ให้กับ AI ทั้งหมด

AI เหมือนเครื่องขยายเสียง

• คุณให้ตรรกะที่ชัดเจน (สัญญาณ) แก่เขา เขาขยายสติปัญญาของคุณ ใช้ Token น้อย ได้ผลดี

• คุณให้ความสับสนและความคลุมเครือแก่เขา เขาขยายความสับสนของคุณ Token พุ่งสูงขึ้น สร้างขยะ

สาม แนวทางแก้ไข: วิธีใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการใช้ Token

หากคุณต้องการปกป้องกระเป๋าเงินของคุณ สิ่งที่สำคัญกว่าคือการปกป้อง อำนาจควบคุมทางวิศวกรรม ของคุณ เราต้องเปลี่ยนรูปแบบการทำงานร่วมกันกับ AI

1. หลักการบริบทน้อยที่สุด

นี่คือหลักการแรกของการเขียนโปรแกรมด้วย AI ให้ AI แก้ไขเฉพาะชุดโค้ดที่น้อยที่สุดที่สอดคล้องกับปัญหาปัจจุบันเท่านั้น

ใน Cursor ใช้ตัวดำเนินการเหล่านี้ให้ดี:

• @File: อ้างอิงเฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้อง ไม่ใช่ทั้งโฟลเดอร์

• Ctrl+L เลือกโค้ด: ส่งเฉพาะโค้ด 50 บรรทัดที่เคอร์เซอร์เลือกไปยัง Chat ไม่ใช่ทั้งไฟล์

• @Docs: สำหรับไลบรารีของบุคคลที่สาม ให้อ้างอิงเอกสาร ไม่ใช่ปล่อยให้มันเดา

นี่คือ SOP ที่มีโครงสร้าง นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งฉันใช้บ่อย (คุณทำตามนี้ Token จะลดลงอย่างเห็นได้ชัด):

ความหมายของข้อความนี้คือ: เมื่อทำงานร่วมกับ AI ให้ใส่ใจกับประสิทธิภาพและความแม่นยำ วิธีการเฉพาะมีดังนี้:

• ระบุเป้าหมายก่อน: บอก AI อย่างกระชับถึงปัญหาปัจจุบันและผลลัพธ์ที่ต้องการ อย่าปล่อยให้มันเดาเอง

• ลดความซับซ้อนของการทำซ้ำปัญหา: หากคุณสามารถใช้ วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำซ้ำปัญหา อย่าใช้วิธีที่ซับซ้อน แปะโค้ดที่น้อยที่สุดและสำคัญที่สุด อย่ากองเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องจำนวนมาก

• ให้ข้อมูลที่จำเป็นน้อยที่สุด: ให้เฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้อง 1-3 ไฟล์ ฟังก์ชันที่สำคัญ และสองสามบรรทัดแรกของสแต็กข้อผิดพลาด ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลทั้งหมด

• ขอให้ส่งคืนจุดแก้ไข: ให้ AI บอกคุณเฉพาะที่ที่ต้องแก้ไข ทำไมต้องแก้ไข อย่าปล่อยให้มันเขียนใหม่ทั้งหมดในวงกว้าง

• สุดท้ายให้คุณตรวจสอบ: ทำการตรวจสอบที่ง่ายที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงไม่มีผลกระทบต่อที่อื่น

กล่าวโดยย่อคือ ใช้ข้อมูลที่น้อยที่สุดและสำคัญที่สุดเพื่อให้ AI ทำงาน และรักษาสิทธิ์ในการควบคุมและการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

2. สิ่งที่สำคัญที่สุด: คิดก่อน Prompt วางแผนก่อนลงมือทำ

ก่อนกด Enter บังคับตัวเองให้หยุด 10 วินาที ถามตัวเองสามคำถาม:

• ฉันกำลังแก้ปัญหาอะไร? (กำหนดขอบเขต)

• ปัญหานี้เกี่ยวข้องกับโมดูลหลักใดบ้าง? (คัดกรองบริบท)

• ถ้าฉันเขียนเอง ฉันจะเขียนอย่างไร? (ให้แนวคิด)

คุณคือ 1, AI คือ 0 ที่อยู่ข้างหลัง หาก 1 ไม่สามารถยืนได้ 0 ที่อยู่ข้างหลังก็เป็นเพียงการใช้จ่ายที่ไร้ความหมาย

พูดจากใจ

เรื่องราวของ "หนึ่งร้อยล้าน Token ต่อวัน" อาจไม่ได้เกิดขึ้นกับทุกคน แต่พฤติกรรมการใช้ Token อย่างสิ้นเปลืองนั้น โปรแกรมเมอร์ทุกคนที่ใช้การเขียนโปรแกรมด้วย AI จะต้องเคยเจอ

แม้ว่า AI จะทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้น แต่ก็ยังมีอุปสรรคอยู่ คนที่รู้วิธีใช้จริงๆ เท่านั้นที่จะได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่

เมื่อก่อน โค้ดห่วยๆ ที่คุณเขียนจะ "ทำให้" เพื่อนร่วมงานขยะแขยง ตอนนี้ ความขี้เกียจที่คุณซ่อนไว้จะกลายเป็นตัวเลขในบิลโดยตรง ลงโทษตัวเองด้วยต้นทุนที่พุ่งสูงขึ้นดังนั้น อย่าทำตัวเป็น "เสือนอนกิน" จงเป็นสถาปนิก AI ที่คิดอย่างลึกซึ้ง สื่อสารอย่างแม่นยำ วางแผนก่อนลงมือทำ นี่คือสิ่งที่เราจะขาดไม่ได้มากที่สุดในยุคนี้