为什么AI工具用得越多，你反而觉得亏？

这就是今天最奇怪的悖论。

最近大家都在研究Ai编程，也算是一个付费意愿度和金额都比较高的一个场景了，当然也是争论最多的。比如Claude Code，虽然智谱GLM也出包月替代品、Kimi K2、各种Agent，现在所有主流AI工具，几乎都在按 Token、次数、时间 来收费，看上去越来越自动化，但你仔细想想：如果一个模型真的很聪明，那我应该只跑几次就能搞定，对吧？可现实是，任务稍微复杂一点，就得来来回回试好多次，结果还不一定靠谱。

于是出现了一个尴尬局面： 结果不确定，但消耗却是确定的。 你花出去的钱，每一分都算得清清楚楚，但你拿到的成果，却往往不值那个价。

这也是为什么对话式AI会成为主流。因为它允许你“追问”，容忍模型的不精确。甚至平台还会鼓励大模型乱答，让用户产生“我好像拿到答案了”的错觉。但你和我都知道，很多时候答案并不靠谱。说白了，这就是个过渡阶段。

有人会说，现在不是已经有结果定价了吗？比如 MidJourney 按图收费，Runway 按视频分钟收费，Jasper 按字数收费。再比如最近很火的 Manus，号称能帮你独立完成编程和研究任务，甚至一次性生成一整套方案。听起来是不是很像“按成果交付”？

可惜，这些都还是“半成品定价”。 MidJourney的图，好坏全靠运气；Runway的视频，能不能直接用没人保证；Jasper写的文章，你自己都不敢不改就上线；Manus更夸张，能花很长时间产出一大堆东西，但普遍反馈是：修修补补的工作比它省下来的还多。当然，只是目前而已，相信未来这些先行者仍然都会改进的。

换句话说，现在的所谓“结果定价”，本质上还是把“算力计费”换了个壳子。它们卖的，不是成果，而是半成品。

那什么才是真正的结果定价？我觉得至少要满足一个条件：成果必须可验证。比如，代码要能通过测试用例，SEO文章要能被Google收录，语音转写要能达到95%以上的准确率。这才是真正能建立信任的交付。

今天的Token计费，说到底只是因为模型不够聪明，所以只能拿个“调和方案”让大家先用着。未来一定会出现更清晰的模式：你花的钱，对应的是标准化成果，而不是无数次试错。

模型的突破可能只掌握在少数巨头手里，但 模式的创新，留给了所有人机会。谁先把“结果”定义清楚，谁就能重新改写这个市场的规则。