文章认为，目前将 AI 开发成本的重点放在 token 数量上是错误的，因为它惩罚了需要多次 AI 交互的有价值的工作流程。取而代之的是，文章建议按合并的拉取请求（pull request）来衡量成本，这反映了 AI 辅助开发的实际产出。为了优化成本，开发人员应根据任务复杂度匹配 AI 模型，仅将强大的前沿模型用于规划和推理，而将代码生成等常规任务路由到成本较低、自托管的开源模型。这种方法结合自有 AI 能力，可以降低成本并增强对敏感代码的控制。 AI
影响 将重点从 AI 消费指标转移到 AI 产出，可能优化企业 AI 支出并鼓励更高效的模型使用。
排序理由 文章讨论了衡量 AI 开发价值的战略转变，从 token 数量转向已交付代码，并提出了成本优化的运营变更建议。
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