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https://100t.xiaomimimo.com/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
不同AI回答：如何快速用掉16亿Tokens
发布时间：2026/5/25 17:55:57
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https://100t.xiaomimimo.com/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
