バロンズによると、企業は2024年に予期せぬトークンコスト超過に直面した後、AI投資の再評価を行っており、価格透明性と予算管理がウォール街全体で大きな課題となっている。推論モデルとAIエージェントが主なコスト要因である。推論モデルは出力を生成する前に長い内部計算を実行し、最終的に生成されるテキストよりもはるかに多くのトークンを消費する。AIコーディングエージェントはさらにコストがかかり、同等のタスクを完了するために人間のプログラマーよりも最大1000倍多くのトークンを必要とする。多くの企業は現在、従業員のAI使用状況を監視するためのダッシュボードを導入し、中国からの低コスト代替品を含むよりコスト効率の高いモデルへ移行しているか、大手プロバイダーからの値下げを待っている。さらに複雑なことに、モデルプロバイダーによってトークンの数え方が異なり、Anthropicの計数方法は競合他社よりも30～40%高い使用量を示しており、アナリストがAI導入の傾向を追跡するのを困難にしている。
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