Cognition计划将“Token极致消耗”权限仅限最高效工程师使用
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Cognition向《The Information》表示,公司推出一套新方案,按工程师使用 Devin 的效率动态调整 AI 使用额度,并推出 Devin Coach 帮助用户提升工作效率。公司称,这有助于在控制 Token 消耗的同时,把更多资源分配给产出更高的员工。
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为控制 AI 开支,各大企业正在为员工的 AI 使用量设置上限,改用成本更低的小型模型,并借助路由工具,只把难度最高的查询请求交给高成本大模型处理。

开发 AI 编程智能体 Devin 的初创公司 Cognition 向《The Information》独家透露,该公司推出了一套新方案,用于衡量不同工程师使用 AI 的效率,让企业可以把更多资源分配给效率最高的员工。

Cognition 客户工程副总裁卡尔文·吉鲁表示:“用户的使用额度不应是固定不变的。额度应当动态调整,取决于使用者的使用效率以及实际产出价值。”

Cognition 通过观察工程师使用 Devin 的编程会话,可以估算出人类完成同等工作量所需要的等效工时。再用该工时除以本次会话产生的成本,以此测算每位工程师的使用效率。

当工程师触达使用上限时,如果系统给出的效率评级为“良好”或“合格”,其使用额度就会自动上调。

吉鲁称:“这和信用卡的运作逻辑类似。你有初始信用额度;当你证明自己能够合理使用信用卡、按时还款,你的额度就会不断提高。”

Cognition 的收费模式按使用量计费,帮助客户管控 Token 消耗看起来似乎有些矛盾。但该公司表示,AI 编程工具市场竞争白热化,企业更有动力赢得客户信任,换取长期客户忠诚度,而非一味追求当下的消费规模。

吉鲁说:“毫无节制地 Token 极致消耗(tokenmaxxing)并非可持续的长期模式。我们很多客户是大型上市公司,需要就工具使用效率向股东与公开市场作出交代。”

Cognition 同时推出 Devin Coach(Devin 指导助手),这套 AI 系统会针对工程师的提问给出反馈,引导使用者提升工作效率。该助手被设定识别 20 到 30 种高频问题,例如指令描述模糊,或是用户为普通任务选用成本过高的模型。

举例来说,如果用户在同一条指令里塞进多项完全不同的任务,助手会识别出这些任务可以并行处理、效率更高,并建议拆分为多次会话执行。

该助手还能够识别员工拿 Devin 处理私人事务,例如规划度假行程。吉鲁表示,Cognition 有客户反馈发现部分员工将 Devin 用于非工作用途,虽然这类消耗“占比很小”,但这一功能正是出于该顾虑而开发。

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