Claude Code 创始人3个月烧了80 亿 Token：账单长什么样？

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Claude Code 的创始人 Boris Cherny 前几天在一篇访谈里甩了一组数：从今年 3 月到现在，他个人在 Claude Code 上烧了 80 亿 Token。

80 亿是什么概念？一个重度 Claude Code 用户一个月大概几千万到一亿 Token，Boris 这用量相当于顶格跑 8-10 个月——而且是烧的自家最贵的档（现在全线 Fable，Opus 4.5 出来前是 Opus 档）。

大家好奇的不是"他用得多"，是这账到底多少钱。

先对齐他干了什么

80 亿 Token 对应的产出：

• 1700 个 PR，大半年时间，平均一天 ~8 个，极限一天 150 PR
• +40 万行 / -25 万行，净增 15 万行，100% AI 写
• Opus 4.5 发布后把电脑上的 IDE 卸了，主力机换成手机，语音 prompt
• 5-10 个会话并发，几百个 agent 常驻，每晚后台跑几千个 deeper task

同期 Anthropic 内部一个数：今年初以来每位工程师代码产出涨了 8 倍，Claude Code 占 GitHub 公开提交 4% 。

80 亿 Token 的账单，算给你看

Boris 现在全线 Fable——Anthropic 没公开 Fable 明码，但按 Opus 4.5（5/25 每百万）上浮一档估，输入 7 8/输出30~35/百万比较合理。coding 场景典型配比输入:输出 = 3:7（上下文喂得多 + 思考链长），80 亿 = 输入 24 亿 + 输出 56 亿：

按月摊的话，即便是 Boris 内部价，这 80 亿摊到大半年也每月五位数美元起步。外部客户硬烧 Fable/Opus 档，80 亿得准备 ¥50-150 万​ 预算。

换别的模型烧同样的 80 亿，能省多少

横向对照（同 3:7 配比，汇率 $1≈¥7.2）：

那他为啥不换便宜的

这是这笔账最值得想的一层。

单价差 10 倍，但 Boris 敢全线 Fable 不是人傻钱多——他自己原话是"我已经穷尽所有能给它的难题，基本一次性解决"。80 亿里相当一块是测试时计算（test-time compute） ：一条 prompt 拉几百 sub-agent 并行，虚拟环境跑几小时，耗几百万 Token 出 4 个 PR，把 CI 时间砍半。这种活换 DeepSeek/GLM 不一定扛得住——不是 Token 不够，是模型能力掉一档时，"一次性解决"变"来回修 5 轮"，总 Token 反而可能烧更多。

换句话说：省模型单价 ≠ 省总账单，coding 场景尤其如此。Boris 这 80 亿里"贵得值"的那部分，是 Fable 替他避掉的返工 + 架构级重构（那 25 万行删除基本是 AI 自己扫出来的工业残骸）。

当然还有一层——他是 Claude Code 创始人，烧自家 Token 是工作流也是产品狗粮，"每消耗一个 Token 就少卖给客户一个"这话听着凡尔赛，但意思是内部价 ≠ 免费，是按机会成本计的。真要他换 DeepSeek 跑 80 亿，省下来的 ¥100 万出头，对他这产出量级未必划算。

几个读完会觉得"哦"的点

手机写码这件事比烧钱有意思

Boris 卸 IDE 不是 Opus 强到不用 IDE，是"编程从手写逻辑进化到表达意图"——手机能输 intent 就够了。这才是 80 亿 Token 背后真正的工作流变化，比账单数字耐嚼。

Loop > Agent

他的抽象轨迹：手写源码（基础指令）→ Agent（功能函数）→ Loops（高阶函数，Agent 提示 Agent） 。每晚几千个 agent 在后台当"不受薪超级员工"扫代码库、统一冗余抽象。这是下一阶段，不是"换个便宜模型"能解决的。

"给会计也发 Token"

Boris 原话：给全公司——PM、设计师、甚至会计——发 Token。他自己用 Co-work 搞了全自动差旅：AI 读邮件 → 扫日历发现异地行程 → 自主开浏览器订机票酒店，0 人工。非技术岗的 Token ROI 可能比工程师还高，因为他们的 baseline 产出低、自动化杠杆大。

️ Auto Mode 反直觉：AI 监督 AI 比人安全

人类"提示疲劳"→ 盲点"允许"→ 安全黑洞。Anthropic 推 Auto Mode 让模型按安全策略代决策，Claude 抗提示注入 99%。这条跟账单无关，但跟"烧 80 亿的人为什么敢让 agent 每晚跑几千个"有关。

80 亿 Token 这笔账算完，结论其实平常：Boris 烧得起 Claude 档是因为这 80 亿买的不只是 Token，是"一次性解决" + 返工规避 + 产品狗粮。换 DeepSeek/GLM 单价是 1/10，但 1700 PR 里那些架构级活未必扛得住，来回修几轮总账未必赢。

至于普通人——绝大多数团队 80 亿这量级碰不到，但 Boris 这账给的启示是：模型档位分层用比全烧最贵档聪明。主 agent（架构决策、复杂 refactor）上 Claude Opus/Fable，sub-agent（单测、lint、文档）切 DeepSeek-V3.1 / GLM-4.6，同样 80 亿能压到 ¥15-25 万区间。Boris 内部价估计也就这量级，只是他没必要省。

毕竟——自家产品，得自己先烧明白。