不同AI回答：如何快速用掉16亿Tokens
我得想个办法快速消耗掉，浪费了就不好了！但是我一下子又没有这么大的需求。
平时用 Opus4.7 开发都是能省就省，没有大手大脚消耗 Tokens 的习惯。如果让 MiMo 接手我正在开发的项目，我又有一点不放心。
所以，我就把这个问题丢给了 AI，我把所有 AI 都试了一遍！发现很多 AI 的回答大同小异，但是有些 AI 想得总是会深一点。
就像人一样，有的智商高，它思考问题就会多一层。智商低的就是你说什么，它干什么，从来不思考如何做得更好。
首先我把我的问题说一下：
如何在短时间内消耗大量 Tokens 并做出有意义的产品。我现在主要是关注 AI 领域，可以是文档、软件、网站等方向。
下面我就记录不同 AI 的回答！
1、MiMo
既然是 MiMo 送的 Tokens，我们就先来问一问它吧。
问答截图如下：
它主要是提到了三个方向：文档类产品、软件类产品、网站 / 可视化产品。
它是完全根据我的提示词中的关键词进行分类回答了。
然后我这里放一部分回答：
1. AI 技术知识库 / 行业报告
做什么：生成一本结构完整的 AI 领域电子书（如《大模型落地实战手册》《Prompt Engineering 从入门到生产》）
为什么烧 token：每章需要先调研→大纲→初稿→审校→润色，一本书 15-20 章，每章 3000-5000 字
预计消耗：单轮对话 50-100K tokens，多轮迭代可达 300K+
价值：可发布为 PDF / GitBook / Notion 模板，直接变现
2. 系统化 Prompt 模板库
做什么：为不同行业（法律、医疗、教育、电商、代码审查等）构建 100+ 个经过测试的 Prompt 模板
为什么烧 token：每个模板需要场景分析 → 多版本生成 → 效果对比 → 迭代优化
预计消耗：200K-500K tokens
价值：可做成 SaaS 产品或付费课程配套资源
3. 竞品分析报告
做什么：对 AI 领域某个细分赛道（如 AI Agent 框架、向量数据库、RAG 平台）做深度横评
为什么烧 token：每个产品需要功能拆解 → 代码示例 → 架构分析 → 优劣势对比
预计消耗：100K-200K tokens
这个分类里细分了三个方向：AI 技术知识库 / 行业报告、系统化 Prompt 模板库、竞品分析报告。
然后具体介绍了做什么、为什么烧 Token、预计消耗、价值！
这个结构没毛病啊，好像该回答的都回答了。
因为它是第一个，我们还没有参考对象，所以先不做评论。
2、DeepSeek
同样的问题，我也问了大鲸鱼。
回答截图如下：
它是先帮我做了一个表格：
| 产品方向 | Token消耗方式 | 典型应用场景 | 商业价值/盈利模式 | 关键洞察 |
|---|---|---|---|---|
| 📄 文档/知识库 | 长文本处理、多轮推理、知识图谱构建 | 法律文书审查、财报分析、学术论文解读、自动生成技术文档 | 付费订阅、API调用计费、企业级解决方案 | 百万级Token上下文已从企业级能力变为开发者可调用的基础服务，为专业领域深度分析铺平道路。 |
| 💻 软件与Agent | 多步复杂任务、持续在线代理、多模态交互 | AI编程助手 (OpenClaw)、自动化工作流 (生成报表、邮件) | Token Plan订阅 (如29−29−199/月)、企业合同、按量付费 | Agent是驱动Token消耗的主要引擎，能将业务逻辑转化为实实在在的Token消耗。 |
| 🌐 网站与低代码 | 前端/后端代码生成、多组件设计、部署脚本生成 | 营销H5页面、电商网站、待办事项等轻应用/小游戏 | 算力商店模式 (如阿里云)、打包Token消耗到企业数字化服务中 | “0门槛” 是关键，通过自然语言让非技术人员完成开发，直接创造商业价值。 |
| 🎨 多模态内容创作 | 视频生成、脚本创作、智能剪辑、多模态融合 | 营销视频生成、AI短剧、数字人、电商带货、品牌宣传 | 按Token/算力点付费、订阅制、赋能广告和电商行业 | 视频生成等任务Token消耗远高于纯文本，是名副其实的”高耗能”场景。 |
我的提问中，主要是提到了三个关键词“文档、软件、网站等”。其实我的本意是，我并不知道我要做什么，所以希望 AI 能帮我扩展一下。我提出这三个关键字，只是抛砖引玉，并不是希望它们完全来解释这三个方向。
从这个角度来说，DeepSeek 还算是有一点扩展的。
给我加了一个多媒体内容创作！
其他国AI模型，其实大部分都问了，但是结果大同小异，说的都是头头是道，例子么都是常见例子。
回答的格式也大同小异，没啥新意，我就不贴了。
下面来看看国外的，我也找两个代表！
3、GPT5.5
我们先来看看最能“稳稳接住我”、最会出谋划策的 GPT 吧。
下面是它的回答截图：
我们先不看具体的内容，先看第一句话：“核心思路是：不要为了消耗 Token 而消耗 Token，而是把 Token 变成数据资产、评测资产、内容资产、工具资产。”
它不是直接列出方案，而是先说了句“不要为了消耗 Token 而消耗 Token”，这一下子维度就不一样了。这其实也是我没有直接说，但是要表达的意思。其实我题目中有三个字“有意义”。所以它就 get 到了这个点，做了自己的理解。
然后再看它的几个方案：
最优方案：AI 模型评测与排行榜网站
次优方案：AI 教程自动生产系统
很炸裂的方案：AI 对战竞技场
实用型方案：AI 长文档处理平台
有商业潜力的方案：AI 内容工厂
数据资产方案：Prompt 数据库和 Prompt 评测站
我最推荐你做的组合
虽然一部分内容是一样的，但是组织方式完全是不一样的！
你看国产模型收到问题之后，基本就是根据我的提示词，然后 1、2、3 机械地回答。
GPT 就很多“套路”，它用最优、次优、炸裂、典型、商业潜力等角度进行了回答！
它该死的记忆系统，可能还是发挥了作用。它的第一个方案明显和别人不一样。这个模型测评是我一直在做的一部分，所以它用它的智慧，“投我所好”了！
4、Claude Opus4.7
最后来看一下我最常用的 Opus4.7，为了减小干扰，我已经删除它所有的记忆了。
回答截图如下：
模型和模型的差距，真的不是一丁半点！
Opus4.7 并没有直接给答案。
第一句居然是“这是一个很正当的问题”！
第二段，指出了“别把消耗 Tokens 当成目标”。
这，又比 GPT5.5 高了一层。
一个 AI 拿到一个问题之后，居然先考虑正当性的问题。
然后指出了这个问题的关键：
别把"消耗大量 tokens"当成目标。
那会引导你做出又慢又贵又没用的东西。
真正有意义的产品里,token 消耗是结果而不是目的。
如果产品对用户有用,自然会消耗 token;
如果你为了烧额度而硬塞 LLM 调用,产品反而会变差。
换个角度:把额度看成"我有 16 亿 token 的预算可以做实验和服务早期用户",这样决策会健康很多。
最后还说了一句：这样决策会健康很多！
这该死的“责任感”！
说明上面两点之后，才考虑“那么,什么样的 AI 产品天然就是 token 密集型,又确实有用?”
然后它提出了：
- 真正吃 token 的方向
- 关于时间压力
- 三个值得认真考虑的方向
- 给你的实际建议
接着弹出问答窗口，主动提问收窄模糊空间：
Q: 你更想做哪种形态的产品? A: 还没定,想看建议
Q: 你的额度有时间限制吗? A: 有,需要尽快用掉
它是可以直接在软件里弹窗的，然后列出各种方向，让我选择！
这一步我忘了截图，其实它的后续选项也都是很不错的内容！
我之所以喜欢用这个，就是它办事儿我放心！因为它有责任感，会先分析我的问题，然后给出最优解！
时至今日，每个 AI 都可以给出某个“标准答案”，但是深度和差异化就很难。
大部分 AI 其实就根据我提供的关键词细化一下，并没有创新或者进行深度思考。
当然，这也是一个哲学问题：听话和优秀，你要选择哪个？
我目前已经从中选了几个方向，准备开始燃烧 Tokens 了，上面截图中的 10% 就是最近用掉的！
使用的过程和结果，我也会分享出来！
友情提醒：这个 MiMo 的 Tokens 还没送完。
目前大概还有 6 万亿！有需要的可以去申请一下！
因为小米送了我 Tokens，所以我也应该给它们推一下，这个很合理吧！
申请地址：
到账之后，会体现在订阅管理的 Token Plan 中，多的会送600多的Max套餐，少的可能是99的标准套餐！
对于 MiMo 的整体感觉是，不是说不能用，很多常规问题肯定是能解决的。就像这里的问题，它不是不能回答，它也给出了很多合理的方案。
只是说，目前还不是特别好用，还有很大提升空间！
不同能力的AI，有不同的使用场景，我目前可能找到了一种比较合适MiMo的场景，正在疯狂燃烧Tokens！
眼看小米 MiMo 送的 16 亿 Tokens 快过期了，我还剩十几亿，有点焦虑！
我得想个办法快速消耗掉，浪费了就不好了！但是我一下子又没有这么大的需求。
平时用 Opus4.7 开发都是能省就省，没有大手大脚消耗 Tokens 的习惯。如果让 MiMo 接手我正在开发的项目，我又有一点不放心。
所以，我就把这个问题丢给了 AI，我把所有 AI 都试了一遍！发现很多 AI 的回答大同小异，但是有些 AI 想得总是会深一点。
就像人一样，有的智商高，它思考问题就会多一层。智商低的就是你说什么，它干什么，从来不思考如何做得更好。
首先我把我的问题说一下：
如何在短时间内消耗大量 Tokens 并做出有意义的产品。我现在主要是关注 AI 领域，可以是文档、软件、网站等方向。
下面我就记录不同 AI 的回答！
1、MiMo
既然是 MiMo 送的 Tokens，我们就先来问一问它吧。
问答截图如下：
它主要是提到了三个方向：文档类产品、软件类产品、网站 / 可视化产品。
它是完全根据我的提示词中的关键词进行分类回答了。
然后我这里放一部分回答：
1. AI 技术知识库 / 行业报告
做什么：生成一本结构完整的 AI 领域电子书（如《大模型落地实战手册》《Prompt Engineering 从入门到生产》）
为什么烧 token：每章需要先调研→大纲→初稿→审校→润色，一本书 15-20 章，每章 3000-5000 字
预计消耗：单轮对话 50-100K tokens，多轮迭代可达 300K+
价值：可发布为 PDF / GitBook / Notion 模板，直接变现
2. 系统化 Prompt 模板库
做什么：为不同行业（法律、医疗、教育、电商、代码审查等）构建 100+ 个经过测试的 Prompt 模板
为什么烧 token：每个模板需要场景分析 → 多版本生成 → 效果对比 → 迭代优化
预计消耗：200K-500K tokens
价值：可做成 SaaS 产品或付费课程配套资源
3. 竞品分析报告
做什么：对 AI 领域某个细分赛道（如 AI Agent 框架、向量数据库、RAG 平台）做深度横评
为什么烧 token：每个产品需要功能拆解 → 代码示例 → 架构分析 → 优劣势对比
预计消耗：100K-200K tokens
这个分类里细分了三个方向：AI 技术知识库 / 行业报告、系统化 Prompt 模板库、竞品分析报告。
然后具体介绍了做什么、为什么烧 Token、预计消耗、价值！
这个结构没毛病啊，好像该回答的都回答了。
因为它是第一个，我们还没有参考对象，所以先不做评论。
2、DeepSeek
同样的问题，我也问了大鲸鱼。
回答截图如下：
它是先帮我做了一个表格：
| 产品方向 | Token消耗方式 | 典型应用场景 | 商业价值/盈利模式 | 关键洞察 |
|---|---|---|---|---|
| 📄 文档/知识库 | 长文本处理、多轮推理、知识图谱构建 | 法律文书审查、财报分析、学术论文解读、自动生成技术文档 | 付费订阅、API调用计费、企业级解决方案 | 百万级Token上下文已从企业级能力变为开发者可调用的基础服务，为专业领域深度分析铺平道路。 |
| 💻 软件与Agent | 多步复杂任务、持续在线代理、多模态交互 | AI编程助手 (OpenClaw)、自动化工作流 (生成报表、邮件) | Token Plan订阅 (如29−29−199/月)、企业合同、按量付费 | Agent是驱动Token消耗的主要引擎，能将业务逻辑转化为实实在在的Token消耗。 |
| 🌐 网站与低代码 | 前端/后端代码生成、多组件设计、部署脚本生成 | 营销H5页面、电商网站、待办事项等轻应用/小游戏 | 算力商店模式 (如阿里云)、打包Token消耗到企业数字化服务中 | “0门槛” 是关键，通过自然语言让非技术人员完成开发，直接创造商业价值。 |
| 🎨 多模态内容创作 | 视频生成、脚本创作、智能剪辑、多模态融合 | 营销视频生成、AI短剧、数字人、电商带货、品牌宣传 | 按Token/算力点付费、订阅制、赋能广告和电商行业 | 视频生成等任务Token消耗远高于纯文本，是名副其实的”高耗能”场景。 |
我的提问中，主要是提到了三个关键词“文档、软件、网站等”。其实我的本意是，我并不知道我要做什么，所以希望 AI 能帮我扩展一下。我提出这三个关键字，只是抛砖引玉，并不是希望它们完全来解释这三个方向。
从这个角度来说，DeepSeek 还算是有一点扩展的。
给我加了一个多媒体内容创作！
其他国AI模型，其实大部分都问了，但是结果大同小异，说的都是头头是道，例子么都是常见例子。
回答的格式也大同小异，没啥新意，我就不贴了。
下面来看看国外的，我也找两个代表！
3、GPT5.5
我们先来看看最能“稳稳接住我”、最会出谋划策的 GPT 吧。
下面是它的回答截图：
我们先不看具体的内容，先看第一句话：“核心思路是：不要为了消耗 Token 而消耗 Token，而是把 Token 变成数据资产、评测资产、内容资产、工具资产。”
它不是直接列出方案，而是先说了句“不要为了消耗 Token 而消耗 Token”，这一下子维度就不一样了。这其实也是我没有直接说，但是要表达的意思。其实我题目中有三个字“有意义”。所以它就 get 到了这个点，做了自己的理解。
然后再看它的几个方案：
最优方案：AI 模型评测与排行榜网站
次优方案：AI 教程自动生产系统
很炸裂的方案：AI 对战竞技场
实用型方案：AI 长文档处理平台
有商业潜力的方案：AI 内容工厂
数据资产方案：Prompt 数据库和 Prompt 评测站
我最推荐你做的组合
虽然一部分内容是一样的，但是组织方式完全是不一样的！
你看国产模型收到问题之后，基本就是根据我的提示词，然后 1、2、3 机械地回答。
GPT 就很多“套路”，它用最优、次优、炸裂、典型、商业潜力等角度进行了回答！
它该死的记忆系统，可能还是发挥了作用。它的第一个方案明显和别人不一样。这个模型测评是我一直在做的一部分，所以它用它的智慧，“投我所好”了！
4、Claude Opus4.7
最后来看一下我最常用的 Opus4.7，为了减小干扰，我已经删除它所有的记忆了。
回答截图如下：
模型和模型的差距，真的不是一丁半点！
Opus4.7 并没有直接给答案。
第一句居然是“这是一个很正当的问题”！
第二段，指出了“别把消耗 Tokens 当成目标”。
这，又比 GPT5.5 高了一层。
一个 AI 拿到一个问题之后，居然先考虑正当性的问题。
然后指出了这个问题的关键：
别把"消耗大量 tokens"当成目标。
那会引导你做出又慢又贵又没用的东西。
真正有意义的产品里,token 消耗是结果而不是目的。
如果产品对用户有用,自然会消耗 token;
如果你为了烧额度而硬塞 LLM 调用,产品反而会变差。
换个角度:把额度看成"我有 16 亿 token 的预算可以做实验和服务早期用户",这样决策会健康很多。
最后还说了一句：这样决策会健康很多！
这该死的“责任感”！
说明上面两点之后，才考虑“那么,什么样的 AI 产品天然就是 token 密集型,又确实有用?”
然后它提出了：
- 真正吃 token 的方向
- 关于时间压力
- 三个值得认真考虑的方向
- 给你的实际建议
接着弹出问答窗口，主动提问收窄模糊空间：
Q: 你更想做哪种形态的产品? A: 还没定,想看建议
Q: 你的额度有时间限制吗? A: 有,需要尽快用掉
它是可以直接在软件里弹窗的，然后列出各种方向，让我选择！
这一步我忘了截图，其实它的后续选项也都是很不错的内容！
我之所以喜欢用这个，就是它办事儿我放心！因为它有责任感，会先分析我的问题，然后给出最优解！
时至今日，每个 AI 都可以给出某个“标准答案”，但是深度和差异化就很难。
大部分 AI 其实就根据我提供的关键词细化一下，并没有创新或者进行深度思考。
当然，这也是一个哲学问题：听话和优秀，你要选择哪个？
我目前已经从中选了几个方向，准备开始燃烧 Tokens 了，上面截图中的 10% 就是最近用掉的！
使用的过程和结果，我也会分享出来！
友情提醒：这个 MiMo 的 Tokens 还没送完。
目前大概还有 6 万亿！有需要的可以去申请一下！
因为小米送了我 Tokens，所以我也应该给它们推一下，这个很合理吧！
申请地址：
到账之后，会体现在订阅管理的 Token Plan 中，多的会送600多的Max套餐，少的可能是99的标准套餐！
对于 MiMo 的整体感觉是，不是说不能用，很多常规问题肯定是能解决的。就像这里的问题，它不是不能回答，它也给出了很多合理的方案。
只是说，目前还不是特别好用，还有很大提升空间！
不同能力的AI，有不同的使用场景，我目前可能找到了一种比较合适MiMo的场景，正在疯狂燃烧Tokens！
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