HPE 撰文主张用每合并 PR 成本而非 token 消耗来衡量 AI 编码投入
Stop counting tokens, start counting what ships
HPE 在 MIT Technology Review 发布的赞助文章提出，AI 编码 agent 单任务消耗可达普通对话 prompt 的 10 到 50 倍 token，建议改用 cost per merged pull request 和 cost per active developer 两个指标，并将例行任务路由到本地运行的开源权重模型。
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HPE 在 MIT Technology Review 发布的赞助文章提出，AI 编码 agent 单任务消耗可达普通对话 prompt 的 10 到 50 倍 token，建议改用 cost per merged pull request 和 cost per active developer 两个指标，并将例行任务路由到本地运行的开源权重模型。
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HPE 在 MIT Technology Review 发布的赞助文章提出，AI 编码 agent 单任务消耗可达普通对话 prompt 的 10 到 50 倍 token，建议改用 cost per merged pull request 和 cost per active developer 两个指标，并将例行任务路由到本地运行的开源权重模型。
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