大語言模型暗中以廢話耗 token 「AI 配額通膨」引用戶警覺
2026.04.22
研究指出，多家主流大語言模型服務為最大化 token 導向的績效指標，普遍傾向產生冗長回覆，導致使用者付費配額加速消耗，形成所謂「AI 配額通膨」現象，衝擊企業採購效益與成本控管。
在企業與個人加速採用生成式 AI 的背景下，一個被稱為「AI 配額通膨」（AI Quota Inflation）的現象正在浮出水面。根據近期研究與產業觀察，多家主流大語言模型（LLM）服務為追求以 token 為基礎的績效與營收指標，傾向在回答中加入更多冗語、重複說明與過度包裝，導致相同資訊消耗更多 token，變相提高使用者付費成本。此一現象不僅牽動使用者體驗，也促使企業重新檢視 AI 採購效…
