Gartner在当地时间6月24日预计，到2028年，AI编程成本将超过开发者平均年薪。
Gartner认为，成本上升的主要原因在于大语言模型令牌消耗持续增加，以及软件授权模式正从按席位转向按用量计费。
Gartner高级分析师Nitish Tyagi表示，越来越多企业正将AI编程代理从试点快速推向大规模部署，但普遍低估了令牌消耗上升带来的财务影响。他指出，开发者通常更重视速度和便利性，而非成本效率；在缺乏治理机制的情况下，令牌成本的增长可能快于生产力提升带来的收益。
与此同时，计费模式从按席位授权转向按用量，也让企业在成本预测和预算管理方面面临更大挑战。许多供应商并未清晰披露令牌消耗的计量口径和计费方式，导致企业难以准确估算支出。
Tyagi还表示，多数企业目前尚未建立起一套成熟的评估体系，用于衡量AI投入成本与实际业务效果之间的关系。随着预算消耗速度快于预期，软件工程负责人也越来越难以证明相关AI支出的合理性。
Gartner指出，令牌消耗过高往往还与多种管理问题有关，包括缺乏对代理工作流的管理、上下文窗口设置过大且并无必要，以及缺少用于优化使用方式的反馈机制。与此同时，AI编程供应商目前提供的成本优化功能也仍不成熟。
针对成本管理，Gartner向软件工程负责人提出了五项建议。首先，应根据任务类型明确AI使用标准，区分开发者主导、代理辅助和完全由代理主导等不同模式。其次，应依据任务复杂度选择模型，简单任务优先使用小模型，复杂任务再使用前沿模型。第三，应培训开发者开展上下文工程，减少无效信息输入，优化令牌使用。第四，要建立治理与成本控制机制。第五，应在定期开发会议中重点审视令牌消耗较高的工作方式，识别低效环节，并在团队内部共享改进方法。
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Chi-gyu Hwang
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