刷新闻，看到某科技公司老总，“炫耀式”检讨，说一个月token消耗量只有20亿。
之前也听说过，微信中有一些AI重度用户群，以日消耗1亿token为入群门槛，甚至称之为“1亿token俱乐部”。
仔细想想，这事儿最有趣的地方大概在于，对于绝大多数男性，日消耗token数量，或许是仅次于精子含量的，第二个可以用亿计算行为的个人“特质”了。
但这种攀比，总感觉有点“登”味。
日消耗1亿token多吗？
在Agent盛行的年代，这个看上去很恐怖的数字，其实越发变得稀松平常。
打开我的Deepseek后台，随手看了下，5月4日放假在家，在Deepseek V4 Flash上消耗了5191万token。但我那天做了什么？我都不记得了，反正没做成什么惊天动地的大事。
其实，Agent时代，当Agent需要频繁调用工具，并将工具的结果返回给大模型时，每一次都会将上下文的数据刷新一次。考虑到许多Agent载入系统提示词后的上下文就有1-2万token，再载入点什么内容，然后通过频繁工具调用，很轻松就能刷出几十倍甚至上百倍的token消耗量。
从我那天5191万token消耗中，命中缓存的读入是4755万，而未曾命中缓存的读入只有395万，就能看出绝大多数的token消耗，其实只是工具调用过程中的不断重复。如果看真正能体现产出的token量，就只有41万，少得很了。
所以，Agent时代，1天刷1亿token，技巧得法，易如反掌。含金量，大概和买个专门机器刷微信步数一样。
其实早有聪明者总结出技巧，只要当大模型读取一个很长的文档，然后比如逐行翻译写入之类，能频繁调用工具的工作，很快就能刷出天量token消耗了。
为什么会有这样的技巧研究？
因为有公司会将token消耗去排行，甚至作为员工“All in AI”的新KPI——一种用账单证明态度的管理艺术。最著名的，自然是Meta的单月2810亿token的消耗。
然而，正如用每天代码行数去评价程序员是一种“外行”行为，只看token消耗，对专业人士而言，有的是作弊的手段。
始作俑者Meta，在消息泄露后就下线了这个排行，但这一文化，显然依然在全球的AI圈蔓延，至少在中国，挺火热。
但换一种角度想，当我们使用AI，真正重要的是过程还是结果？
当我们炫耀每天消耗多少token的时候，是否意味着除此以外，我们并没有什么成果拿出来炫耀？
历史上每一种“以消耗量论英雄”的KPI，最终都沦为笑话。咨询公司比谁的PPT页数多，互联网公司比谁的加班时长长，现在轮到比谁烧的token多了。
形式在变，那股“登”味，倒是一脉相承。