报道指出，在 AI 成本快速上升的背景下，越来越多美国企业采用“Token‑minimizing”和按任务选模的“模型路由”策略，以用更少的 Token 完成同等复杂度的任务并控制开支。以旧金山 25 人公司 Lindy 为例，该公司将全部流量从 Anthropic 的 Claude 切换到更便宜的 DeepSeek，CEO 称此举将在数月内为公司节省数百万美元；同时大型企业（如 Uber）和咨询机构也在设定调用上限或暂缓投入以等待明确的投资回报。
6 月 27 日消息，CNBC 昨日（6 月 26 日）发布博文，报道称在 AI 账单失控背景下，越来越多的美国企业转向 Tokenminimizing，追求使用更少的 Token 完成同等复杂度的任务。
该媒体从 Lindy 公司视角切入，并采访了多位分析师，洞察美国企业在 AI 支出方面的变化。
Lindy 是一支拥有约 25 人的公司，总部位于旧金山，此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型，该公司 CEO 弗洛 · 克里维洛（Flo Crivello）诉苦称每月 AI 账单严重超支，甚至超出了所有员工的工资支出。
他表示本月初已将 100% 流量切换到 DeepSeek，并称这项决定在未来几个月能给公司省下数百万美元。
克里维洛表示：“别小看 AI 账单，这关乎企业的生死存亡。你现在来瞧瞧我们的 AI 成本曲线，简直是断崖式下跌”。
克里维洛此前曾在 Uber 工作 5 年，他表示老东家目前也在严苛限制 AI 调用，本月为部分 AI 工具设定了分级支出上限，基础档为每月 1500 美元（IT之家注：现汇率约合 10211 元人民币）。
在失控领域方面，CNBC 采访了多名咨询公司以及企业管理员，指出 AI 支出最先失控的是辅助编程，开发者消耗大量的 Tokens，投入到新工具和新服务开发上。
而现在企业已严苛限制场景使用，企业开始转向按任务匹配模型的“模型路由”（model routing），不再把最贵的前沿模型用于所有场景。
面对失控的 AI 账单，咨询公司 Highspring 的 Jeff Henry 说，一些客户决定先暂停投入，等能证明投资回报率后再决定。
