外媒称，Meta 已开始限制员工内部 AI 工具的 Token 使用量，并搭建实时追踪平台，以控制不断上升的内部支出。报道提到，Meta 预计 2026 年仅内部 AI 使用一项就将花费数十亿美元，这也让大模型行业的成本与定价问题再次受到关注。

　　 Meta开始压缩内部AI账单

　　 据 The Information Meta 本周向约 6000 名员工发送备忘录，宣布将为 Token 使用设置上限，并上线统一监控工具。此前，Meta 曾鼓励员工把 AI 工具嵌入日常工作，并把“AI 驱动的工作成果”纳入考核。

　　 这一导向一度推高内部使用量。报道援引内部数据称，员工在某个 30 天周期内累计消耗 60.2 万亿枚 Token，随后又升至 73.7 万亿枚。公司内部还曾出现按 Token 使用量排名的榜单，部分员工会让 AI 代理同时执行多项任务，以抬高消耗量。

　　 Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 此前已在内部提醒，Token 使用量本身不应成为衡量影响力的标准。但从最新措施看，单靠内部提醒已不足以压住成本。

　　 监控平台和自研工具同步推进

　　 根据Meta 已搭建名为 AI Gateway 的中央仪表盘，用于实时查看全公司的 AI 使用量和支出，并计划加入异常峰值预警功能。相关工具预计将在未来几周向更广泛员工开放，2027 年还将推进更明确的 Token 预算分配。

　　 与此同时，Meta 也在推动员工更多使用内部工具，减少对外部模型的依赖。报道提到，Meta 新成立的 Applied AI Engineering 团队正在改进内部编程助手 MetaCode，希望降低工程团队对 Anthropic 旗下 Claude 的使用比例。

　　 不过，Meta 并未完全关闭第三方模型入口。员工仍可使用 OpenAI、Anthropic 和谷歌的相关工具，只是内部产品的优先级会被提高。

　　 科技公司开始重新计算AI投入

　　 报道指出，Meta 并不是个例。英国《金融时报》此前称，亚马逊上月也关闭了一项内部 AI 排行榜，原因是员工为刷排名进行不必要操作，推高了算力成本。亚马逊随后改用更强调实际产出的指标，评估工程师是否借助 AI 生成有用代码。

　　 The Information 还提到，Uber 和 ServiceNow 在 2026 年前几个月已用完全年 Anthropic 工具预算，ServiceNow 也开始跟踪员工每日使用量。部分风投机构同样为员工设置 AI 使用上限，以压缩高额 Token 开支。

　　 在这一背景下，OpenAI 的定价动向受到更多关注。《华尔街日报》报道称，OpenAI 正考虑明显下调 Token 收费，以争取企业客户，并抢在 Anthropic 之前采取行动。Sam Altman 近期也公开表示，AI 使用成本已经成为一个大问题。

　　 市场开始重估Token价格与利润率

　　 反映市场付费水平的 Sil代币发行n Data LLM Token 支出指数截至 6 月 11 日已连续 7 个交易日下跌，为今年 1 月以来最长连跌。该指数衡量全市场每使用 100 万枚 Token 的平均付费水平，在今年 5 月前持续上升，随后明显回落。

　　 文章认为，这一变化让市场关注点从“模型能力是否足够强”转向“成本是否可持续”。如果科技公司自身都开始压缩 Token 支出，大模型厂商未来通过高价计费维持利润率的空间，可能会进一步收窄。

　　 对英伟达、云服务商和数据中心产业链而言，Token 定价走弱也可能影响市场对 AI 资本开支的预期。争议的关键在于，当前价格回落究竟意味着需求放缓，还是企业用户正在转向更便宜的模型。

　　 从这个角度看，Meta 此次收紧内部 AI 使用，不只是一次成本控制动作，也被视为生成式 AI 商业化进入新阶段的信号：行业接下来要解决的，不再只是扩大使用量，而是如何让使用量与利润同时成立。