多Agent 狂吞token，Claude 頂不住了：一人月燒15萬美元，免費AI正在退場

整理 | 褚杏娟

Anthropic 團隊正以極高強度內部試用 Claude Code。

在過去 52 天里，Claude 團隊推出了 50 多項重大功能更新。x 上有消息稱，Anthropic 80% 的員工每天都在使用 Claude Code，高頻用戶的賬單更是達到六位數，僅一名員工單月在 Claude Code 上的使用費用就高達 15 萬美元。

與此同時，Claude 外部使用量也正在迎來一輪明顯加速。

“多個在大型科技公司和初創企業工作的朋友告訴我，他們每天在 Claude Code 或 Codex token 上的花費超過 1000 美元，折合每年 36.5 萬美元。” Hyperbolic 聯創 Yuchen Jin 感嘆道，“我們距離企業在大模型 token 上的支出超過人力員工成本的時代，已經不遠了。”

消費者交易分析公司 Indagari 分析了約 2800 萬美國消費者、數十億筆匿名信用卡交易數據。結果顯示，Claude 付費訂閱用戶正以前所未有的速度增長，今年的付費訂閱數大幅增長，規模已經翻了一倍多，Anthropic 發言人也證實了該數據。

其中，大多數新增訂閱用戶選擇的是最低檔的 Pro 套餐，價格為每月 20 美元；相比之下，更高檔套餐的價格分別為每月 100 美元 和 200 美元。

無論是 Anthropic 在超級碗期間推出的幾支公開調侃 ChatGPT 的廣告，還是其與美國國防部之間的矛盾，亦或是 1 月推出的 Claude Cowork 和新上線的 Computer Use 功能，都為其帶來了明顯增長。

盡管如此，Claude 與 ChatGPT 之間仍然有不小差距。數據顯示，OpenAI 仍在快速吸引新的付費訂閱用戶，并繼續穩居消費者 AI 平臺中的最大玩家。

一邊瘋狂付費被限，一邊承擔風險

用戶規模不斷變大的同時，Anthropic 前不久調整了其一向不透明的 Claude 使用限制：在需求高峰時段，降低向用戶提供服務的強度，以平衡不斷增長的需求與自身的服務承載能力。

Anthropic 技術團隊成員 Thariq Shihipar 在社交媒體發文稱：“為了應對不斷增長的 Claude 使用需求，我們正在調整免費版、Pro 和 Max 訂閱用戶在高峰時段的 5 小時會話限制。你們的每周總限額保持不變。”

這意味著，在高峰時段的太平洋時間 05:00 至 11:00，Claude 用戶可能會在不到 5 小時內耗盡原本對應 5 小時會話的使用額度。而在一天中的其他時段，同樣的 5 小時會話則允許用戶完成更多工作。之所以會出現這種彈性定義，是因為 Anthropic 并未公開其 5 小時會話窗口內具體允許使用多少 token。

根據 Shihipar 的說法，“大約有 7% 的用戶會撞上此前不會遇到的會話限制，尤其是 Pro 檔用戶。如果你在后臺運行高 token 消耗任務，把它們挪到非高峰時段會讓你的會話額度用得更久。”

Anthropic 表示，在其他需求較低的時段，公司已經擴充了可用容量，因此從整體上看，用戶的總使用額度并沒有凈損失。Shihipar 解釋稱：“總體每周限額保持不變，只是它們在一周中的分布方式發生了變化。”

目前，Anthropic 以兩種形式銷售其 AI 服務：一種是 API，另一種是訂閱服務。

• API 用戶按照公開價格付費，計費項目包括多種不同類型的 token 使用：Base Input Tokens、5m Cache Writes、1h Cache Writes、Cache Hits & Refreshes，以及 Output Tokens。

• 訂閱用戶，包括 Free、Pro（每月 20 美元）、Max 5x（每月 100 美元）和 Max 20x（每月 200 美元），則是在一套未公開的使用上限約束下使用 Claude。Anthropic 并沒有明確說明這些限制到底是如何計算的，用戶也無法據此提前規劃自己的 token 使用量。

Anthropic 在文檔中解釋稱：“你的使用情況會受到多種因素影響，包括對話的長度和復雜度、你使用的功能，以及你聊天時所選擇的 Claude 模型。不同的訂閱計劃（Pro、Max、Team 等）對應不同的使用額度，付費計劃通常會提供更高的上限。”

Claude 用戶可以在一個儀表盤查看自己在 5 小時日常會話限額和每周使用限額中的消耗進度。如果用戶超過了限額，Claude 就會將其鎖定在外，除非他們愿意額外付費購買更多使用量。

在這套新的 token 分配機制下，開發者可以預期在非高峰時段能完成更多工作，而在其他時段完成的工作會更少。但有多少加州人會在早上 5 點醒來狠狠寫代碼呢？這無疑引起了很多開發者反感。

與此同時，用戶還要承擔 Claude Code 隨時可能爆發的工程執行風險。

Claude Code 剛被曝出一項高風險缺陷：在特定異常情況下，插件市場的后臺刷新機制可能會誤對用戶當前項目倉庫執行 git reset --hard origin/main，并且每 10 分鐘觸發一次，從而清除未提交的本地改動。

正常情況下，程序會定期更新位于 ~/.claude/plugins/marketplaces/claude-plugins-official/ 的官方插件市場副本；但當該目錄損壞、尤其是缺失 .git 目錄時，相關 Git 操作可能不會在插件市場目錄中執行，而是錯誤地落到用戶當前的項目倉庫上。提交者稱，編譯后二進制的行為分析顯示，這一流程會執行 git fetch origin 以及 git reset --hard origin/main。

更危險的是，這類問題并不容易第一時間被察覺。當用戶所有改動都已經提交時，reset --hard 看起來不會造成明顯后果，容易讓問題表現得像“偶發故障”；但一旦用戶處于正常開發狀態、仍有未提交修改，就可能遭遇反復的數據丟失。

這并不是個別開發者的偶發經歷。“我已經遇到過好幾次了。甚至有一次，它還直接強推到了 GitHub 上；而對于個人私有項目，GitHub 并不會啟用分支保護。”開發者 jeswin 說道。

事實上，關于這款現在由 100% AI 代碼構成的產品，Github 上提交的問題一直沒斷過。僅在三月份，Claude 服務器就至少宕機了五次。

而 AI 工具的用戶們就是處于這樣的矛盾狀態下：一邊為 AI 產品瘋狂付費，一邊自己承擔 AI 產品自身的潛在工程風險。

免費 AI 正在退場

在前期，不少公司靠“高額補貼”“近乎免費”甚至“無限試用”吸引了大量用戶。但如今，這種策略正在收縮，免費 AI 可能真的要結束了。

最早釋放出明確信號的，就是 Google。

過去，在免費和補貼這條路上，Google 一度走得極為激進。它認為只要把產品做得“足夠好、足夠便宜”，就有機會讓大量用戶繞開 OpenAI 和 Anthropic，重新把 AI 的流量入口奪回自己手里。

但這套策略的代價也非常高。大量 GPU 資源被幾乎不付費的用戶占用，原本應該服務高價值客戶的資源被不斷擠壓，最終連付費用戶的體驗都受到影響。比如，有用戶反映，在 T3 Chat 中按 API 價格購買算力時，會遇到 Gemini 3.1 因過載無法響應的情況；甚至連每月支付 250 美元的訂閱用戶，在 Gemini 3.1 Pro 剛上線時都無法正常使用，官方給出的解釋依然是容量不足，根本原因正是免費資源送得太多了。

這種緊張狀態開始體現在產品策略上。Gemini CLI 已經啟動新一輪調整：更嚴格地識別違規使用場景、優先保障某些類型賬號的流量，并限制免費層用戶訪問 Gemini Pro 模型。與此同時，GitHub Copilot for students 也發生變化，不再支持自由選擇原本附帶的部分高端模型。

“如今已經沒有理由繼續使用 Antigravity 或 Gemini CLI。”有用戶直言。“Google 的補貼大幅縮水，甚至將免費用戶完全排除在 Gemini Pro 之外。盡管我在一定程度上喜歡 Gemini Flash，但它完全無法勝任日常開發工作。用免費版 Gemini 3 Flash 或 Gemini CLI 做正經開發，感覺就像用兒童玩具鍵盤開發真實應用，用玩具卡拉 OK 機錄制專輯，完全不在一個層級，顯得十分荒謬。”

更離譜的是官方關于“配額控制權”的表述：如果想直接掌控配額與計費，請使用 AI Studio 或 Vertex.ai 的付費 API key。換句話說，Gemini CLI 官方在直接告訴用戶，“我們會縮減你付費訂閱內的可用額度，想用更多就自己另買 API key。”這一做法極其強硬，明顯在驅趕用戶。

Google 收縮免費權益的根本原因就是這套模式本身越來越難以維持。

世界上本就不存在“免費算力”。如果一家公司愿意把 AI 推理免費送給你，那一定另有所圖：可能靠廣告盈利，可能用試用方式轉化潛在客戶，也可能在大規模收集數據。更現實的情況是多種因素疊加，才能讓免費模式在商業上勉強成立，這筆賬必須能從別的地方補上。

現在繼續大規模做免費補貼，已經沒有意義。雖然前沿大模型的單個 token 成本確實在持續下降，像 4o、4o mini 這樣的模型，相比早期 GPT-4 32K 已經便宜了十倍以上，但現實是推理需求的復雜度和規模上漲得更快。

和 2023 年相比，現在單個問題生成的 token 數量至少增加了十倍。原因很簡單：今天的模型已經不再只是回答一個孤立問題，而是會把整個代碼庫納入上下文、調用工具、執行多步操作、采集外部數據，并在每一步中繼續生成新的內容。token 生成量大幅增加，費用自然水漲船高。更重要的是，同一個 prompt 帶來的成本漲幅，已經抵消甚至超過了單 token 降價帶來的收益。

過去一條消息可能只生成 200 個 token，現在卻可能達 200000 個 token，GPU 占用時間成倍增加。而只要 GPU 正在服務一個用戶，就意味著同一時間無法服務別人，這本身就是高昂成本。

更長的生成內容、更高的 GPU 占用、更久的耗時，這類負載需求仍在持續上升。這也是為什么很多 AI 工具在計費模型上遲遲無法做到真正合理。

最初，大多數用戶并不理解 token 這種抽象計費單位，所以許多產品都選擇了更直觀的方式：按消息數收費，包括不少開發者工具和聊天產品，都曾采用過這種路徑。

但問題很快暴露出來：每一條消息的成本不都一樣。

比如，同樣是在聊天工具里發一條消息，“2 加 2 等于幾”這樣的請求，模型可能只花 11 個 token 就能回答；但如果讓模型寫幾首關于 React 的詩，生成的 token 立刻會翻幾十倍。現實里，一條消息在 token 消耗上的差距，甚至能達到 400 倍。最低的一批請求可能只值 0.001 美元，最高的一批則可能要燒掉數美元。

一家公司如果把產品定價為每月 8 美元，但某些用戶一條 prompt 的 API 成本就可能達到 1 美元，那相當于一條請求就吃掉了整個訂閱收入的八分之一。這樣的產品，只要用戶活躍度稍微上來一點，虧損幾乎是必然的。

也正因此，過去一兩年里，圍繞 AI 工具“按消息數收費還是按實際用量收費”的爭議越來越多。去年 Cursor 從按消息數切換到按使用量計費時，用戶情緒大爆發，本質上就是因為這層矛盾終于被擺上臺面：一條消息，不再只是“一條消息”，而是背后一整套成本系統。

廣告、數據，撐不起“免費模式”

很多人認為，像 Google 這樣靠廣告起家的公司，似乎天然更適合做免費 AI。反正廣告收入那么高，拿一部分補貼推理不就行了嗎？在播主 Theo-t3?gg 看來，現實遠沒有這么簡單。

廣告業務之所以看上去“年入數十億”，是因為它建立在海量曝光的規模上，而單次展示能賺到的錢，其實少得驚人。即便是在擁有高質量開發者受眾、CPM 相對較高的頻道上，廣告收入拆到單次觀看，往往也只是極低的零頭。

他以自己的經驗直接表示，“廣告在個體層面幾乎不賺錢。”比如，在 28 天內，他的視頻累計被觀看 2 萬天時長、卻僅獲 9000 美元廣告分成（谷歌預估分成后大約 1.8 萬美元），單次播放廣告收入僅約 0.28 美分，這遠不足以覆蓋單次可能超 1 美元的 AI 推理成本，他能做下去完全是因為依賴贊助商。

另一個經常被拿出來解釋免費策略的理由是數據。這不全錯，行業已經反復證明，那些擁有高質量結果反饋的真實聊天歷史，對于訓練新模型有非常高的價值。

你無法用一個較弱模型生成的數據，把新模型做得徹底超過原模型，但你可以逼近，而且成本遠低于從頭訓練。也正因為如此，很多公司會格外在意 prompt、上下文和使用反饋的流向。外界也一直有各種傳聞，說有人試圖通過中間層服務截取輸入輸出數據，再拿去訓練自己的模型。哪怕這些事并不能被公開驗證，它們背后反映的邏輯卻是一致的：真實用戶數據本身，就是 AI 時代最重要的資產之一。

Cursor 這類產品也能從用戶數據中獲益，但遠不足以支撐完全免費服務。數據雖然貴重，也還沒有貴重到足以讓一家公司完全靠“白送推理換數據”活下去。

數據的價值高度分化。如果用戶本身并不處于真實商業環境中、沒有公司級代碼庫，也沒有持續高質量產出，那這些數據的價值就遠低于那些真正工作在生產環境中的開發者。換句話說，數據不是沒有價值，而是它無法替代真正的付費轉化，只能在一定程度上幫助公司多吞一點成本。

各大公司推行免費與補貼的核心原因，是搶奪用戶。

一家公司讓你從原來的產品切到自己的產品，通常只有兩種方式：要么它明顯更好，要么它“足夠好且更便宜”。在今天這個 AI 工具快速變化的階段，用戶已經越來越難判斷“誰明顯更好”，尤其當每個人手里都已經有好幾個每月 20 美元、100 美元甚至 200 美元的訂閱時，獲取一個新用戶的難度大幅提高。在這種情況下，價格就成了最容易傳達的競爭力。

但免費模式中有一個經常被忽視的細節：不是所有免費用戶都一樣。

理想中的免費用戶，是那種“如果免費，我愿意試；如果它真的更好，我也愿意付錢”的人。但還有另一類用戶，他們只會在產品免費時出現，一旦收費就會消失。這類用戶對公司來說就是災難。他們會消耗大量 GPU、客服、時間和支持成本，卻永遠不會成為付費客戶。甚至很多時候，他們在支持層面的消耗比高價值用戶還更高。

免費或低價可以帶來大量潛在用戶，但如果產品本身不夠出色，用戶無法留存，前期補貼投入將全部浪費。免費策略能吸引大量用戶嘗試，但真正優質的轉化來自“因免費體驗、因產品優秀而付費”的用戶群體。GitHub 就是典型案例：用戶因免費開始使用，進入職場后帶動企業付費，形成健康商業閉環。

但如果產品不夠好，免費策略只會吸引“只在免費時使用”的低價值用戶，這是一條死亡線。這類用戶只會消耗 GPU、電力、人力與客服成本，付費概率幾乎為零，且服務成本往往更高。

Google 正是陷入了這一困境。其產品競爭力不足，只能依靠免費引流，導致 Antigravity 用戶高度兩極化：一端是缺乏付費能力的新手程序員，另一端是不愿付費的資深用戶，包括 Linus Torvalds 這類知名開發者也在薅免費額度。吸引了大量只消耗資源不產生收入的用戶后，Google 最終不得不收緊這中就不該長期存在的補貼模式。

為什么 Anthropic 能玩轉？

同樣是補貼，OpenAI 和 Anthropic 走出的卻是兩條完全不同的路線。

OpenAI 現在更像是在增長階段“搶地盤”。它還沒有拿到足夠高的市場份額，因此愿意通過更激進的補貼、臨時提升 Codex 速率限制，以及推動更多外部工具集成等方式，盡可能讓自己的模型出現在更多開發者的工作流里。

對 OpenAI 來說，現階段最重要的是先成為“最好的選項”，而不是“唯一的選項”。正因如此，它看起來比 Anthropic 更開放、更愿意和生態伙伴合作。不過，這種開放更多是增長階段的商業選擇，而不一定是長期立場。一旦市場格局繼續變化，也未必不會轉向。

Anthropic 的補貼邏輯則只有在一個前提下才成立，那就是必須把用戶變成終身客戶。如果開發者可以在 Cursor、Codex CLI 或其他多模型工具里自由切換，Anthropic 給出的高額補貼就很難形成長期回報。

一個付費能力很強的開發者，也許每月會消耗幾千美元的推理成本，但他往往會把這套工具帶進自己的團隊，甚至帶進整個公司。這樣一來，很多人雖然訂閱了服務，卻只用了很小一部分額度，而這些低使用率的付費用戶，實際上就在補貼真正的重度用戶。

以 Theo-t3?gg 為例，他雖然一直保留著每月 200 美元的訂閱，但最近主要在用 Cursor 和 Codex CLI，Cloud Code 的實際使用量并不高，因此自己的額度沒有用滿，等于間接在補貼其他用戶。

企業采購會進一步放大這種效應：一個工程組織統一訂閱之后，真正高頻使用的人往往只占少數。假設整個團隊都開通了服務，最終可能只有 20% 的人會正常使用，真正高強度使用的甚至只有 10%。這意味著，絕大多數訂閱費用都來自那些并沒有把額度真正吃滿的人，這種結構是其高價套餐能夠成立的關鍵。

Theo-t3?gg 提到，Anthropic 每月 200 美元的訂閱，最高可能對應價值 5000 美元的算力資源。短期看，平臺在重度用戶身上確實在虧錢；但隨著推理成本持續下降，再疊加大量用戶實際并沒有用滿額度，平臺就有機會逐步把賬算平，甚至走向盈利。更重要的是，這類高價值個人用戶還會帶來團隊和企業層面的擴散，進一步提升終身商業價值。

相比之下，免費用戶并不具備這種邏輯。如果一群用戶只會在產品免費時出現，一旦收費就會消失，那么他們不僅無法形成長期回報，還會消耗大量 GPU、支持資源和運維成本。Google 恰恰在這一點上犯了錯。

另外，Google 的問題并不只是補貼力度太大，而更像是組織本身失控了。它確實迫切想拿到真正的 AI 客戶，但內部卻有太多團隊彼此不溝通、互相爭搶 GPU 和資源，開發者工具團隊甚至無法說服公司把某些模型開放給自己的產品，因為資源優先級先被讓給了免費用戶。

某種意義上，Google 的補貼不是“想清楚之后主動選擇”的結果，而是“補著補著把自己補進坑里”的結果。

結束語

對使用這些 AI 工具的開發者來說，眼下是一個矛盾又短暫的窗口期。

一方面，大公司之間的競爭，讓補貼和訂閱服務依然非常慷慨；另一方面，所有人都已經開始意識到，這種狀態不會永遠持續。免費會越來越少，補貼力度會越來越精準，模型選擇權會越來越受平臺控制，而那些真正高價值的套餐，也會越來越像稀缺資源。

所以，對于用戶來說，現在可能是使用這些工具的一個“黃金期”：你依然能在相對低的價格下，拿到遠高于自身支付成本的價值回報。無論是每月 20 美元，還是 200 美元，只要你真的能把這些工具用起來，它們帶來的生產力提升仍然極具性價比。

但對小公司來說，這也是競爭最艱難的時候。大公司用補貼搶客戶，用高額算力壓縮后來者空間，小公司不僅要承擔原價 API 成本，還要面對用戶被教育成“免費就是理所當然”的市場心態。

https://www.youtube.com/watch?v=w62xTVuyu3s&t=1s

https://www.newsbytesapp.com/news/science/anthropic-s-claude-sees-explosive-subscriber-growth-amid-pentagon-clash/story

https://techcrunch.com/2026/03/28/anthropics-claude-popularity-with-paying-consumers-is-skyrocketing/

https://www.theregister.com/2026/03/26/anthropic_tweaks_usage_limits/?td=rt-3a

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