岗位Token预算测算

各岗位月均Token消耗为示例性估算模型，基于典型AI工具使用场景的假设参数（非实测/非问卷数据），供预算参考；实际消耗因团队工具链、任务复杂度差异可能有数倍出入，建议按自身场景调整假设参数重新估算。算法/后端/量化分析师三个岗位按Claude Code、Codex等AI编程agent的真实重度使用校准（社区数据显示Sonnet档重度用户约¥6-12美元/天，个别同时跑多个agent或长时间自动化的极限用户可能是此估算的2-5倍甚至更高，本表按'重度但非极限'的单人交互场景估算，不是使用上限）；其余岗位（含量化交易员）仍按传统单轮问答式交互估算，与编程agent的多轮工具调用/大段上下文重复发送模式不是一回事，量级差一个数量级以上是正常的。按每月 21.75 个工作日折算；模型能力门槛取自 Artificial Analysis 智力指数（AA Intelligence Index），来自 evaluations_latest.json 的已匹配模型；未参与公开评测的模型不计入有能力门槛要求的推荐候选。「优选模型」不限国别，在满足岗位能力门槛的候选中，按月成本不超过其中最便宜选项 3.0 倍为上限、取能力最高者；「国产模型」是同一算法只在国产模型范围内重新选一遍，供有数据合规/信创要求、必须用国产模型的场景参考——若两者结果相同，说明该岗位本来就没必要为了"必须国产"牺牲什么。「优选模型」「国产模型」下方加粗数字为该岗位单人的月度Token开销，按各岗位实际输入/输出Token比例计算（不是主表统一的75%/25%混合价），使用官方牌价，不含第三方渠道折扣。

月薪为参考基准（大致对应一二线城市中等资历水平的税前月薪单点估计）：标注了来源的岗位取自罗致恒富(Robert Half)、Morgan McKinley等公开薪资指南或Indeed/职友集公开薪资数据（年薪换算月薪，或直接取样本均值），未标注来源的岗位缺乏可直接引用的公开报告，按同类岗位的公开范围综合估算；两类都不是逐一实测/问卷数据，实际薪资因城市、资历、公司、行业景气度差异会有数倍出入。「打平门槛」=该岗位AI月成本÷月薪，即'AI只要帮这个岗位节省超过此比例的工作时间，成本就已经打平'——这是一个真实算出的比例，不是效率提升的实测或预测值。

「AI效率参考」引用第三方公开研究/案例数据，按任务类型分三类：编程agent类岗位引用多项GitHub Copilot开发者生产力研究（企业内部对照实验+学术研究，任务耗时缩短区间26%-55%）；客服类引用麦肯锡一项5000坐席呼叫中心案例研究（问题解决率+14%、单次处理时长-9%）；其余知识工作岗位引用麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》报告对受影响职能的宏观测算（生产力价值+30%~+45%，覆盖客户运营/营销销售/软件工程/研发等职能的加总估算，不是逐岗位实测）。这些数字来自其他任务场景/团队的公开研究，不是TANDIU或您自己团队的实测结果，仅供判断'AI大概能带来什么量级的提升'的参考起点，具体效果因人、因团队、因工具链差异会有很大出入。