ENTERPRISE AI # 岗位Token预算测算 32 个常见岗位，每个岗位按轻度 / 中度 / 重度三档使用度估算月均 Token 消耗，给出优选模型与国产模型的月成本，换算成相对月薪的打平门槛。 数据更新时间：2026-11-01 09:33 **轻度**偶尔用对话助手查资料、改写文字，每天几次到十几次 **中度**AI 嵌入日常工作流，每天几十次，处理文档、代码片段或数据 **重度**Agent、长上下文或批量自动化，AI 持续参与主要工作 技术研发**7个岗位** ## 算法/机器学习工程师 模型调优、论文/源码理解、长上下文调试（编程agent） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 220万入200万 · 出26万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥43/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 模型调优、论文/源码理解、长上下文调试（编程agent） | 5600万入5200万 · 出390万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥960/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 多个编程 agent 并行、长时间自主跑实验 | 2.1亿入2亿 · 出1300万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥3,500/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **¥47,000/月** [来源](https://www.roberthalf.cn/cn/zh/insights/salary-guide/technology)轻度 约0.093% / 中度 约2% / 重度 约7.4% AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 ## 后端/全栈开发 日常编码、报错排查、接口文档（编程agent） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 150万入130万 · 出20万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥30/月 | 约¥30/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 日常编码、报错排查、接口文档（编程agent） | 2600万入2400万 · 出240万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥480/月 | 约¥480/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 编程 agent 全程参与开发、重构与排障 | 1.4亿入1.3亿 · 出910万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥2,300/月 | 约¥2,300/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **¥26,000/月**轻度 约0.12% / 中度 约1.8% / 重度 约9% AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 ## 前端/移动端开发 页面与交互开发、组件改写、样式调试（编程agent） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 150万入130万 · 出20万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥30/月 | 约¥30/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 页面与交互开发、组件改写、样式调试（编程agent） | 2200万入2000万 · 出220万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥400/月 | 约¥400/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 编程 agent 生成页面、改组件、跑端到端测试 | 1.2亿入1.1亿 · 出840万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥2,000/月 | 约¥2,000/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 ## 测试/QA工程师 测试用例生成、缺陷改写、日志归因 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 42万入35万 · 出7万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥9.3/月 | 约¥9.3/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 测试用例生成、缺陷改写、日志归因 | 98万入82万 · 出16万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥22/月 | 约¥22/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 测试 agent 自动生成并执行用例、归因失败 | 2900万入2600万 · 出260万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥520/月 | 约¥520/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **¥17,000/月**轻度 约0.055% / 中度 约0.13% / 重度 约3.1% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 运维/SRE 脚本编写、告警分析、变更评审 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 61万入52万 · 出8.7万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥13/月 | 约¥13/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 脚本编写、告警分析、变更评审 | 610万入540万 · 出65万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥120/月 | 约¥120/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 运维 agent 读日志/指标自动排障 | 5700万入5200万 · 出440万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥990/月 | 约¥990/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 ## 数据工程师 ETL/数仓 SQL、数据管道开发（编程agent） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 76万入65万 · 出11万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥16/月 | 约¥16/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | ETL/数仓 SQL、数据管道开发（编程agent） | 1300万入1100万 · 出140万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥240/月 | 约¥240/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | agent 批量改写数据管道、生成数据质量检查 | 8400万入7800万 · 出590万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥1,400/月 | 约¥1,400/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 ## 安全工程师 代码审计、漏洞分析、日志溯源 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 60万入52万 · 出7.8万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥12/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 代码审计、漏洞分析、日志溯源 | 570万入520万 · 出52万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥100/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 审计 agent 扫全量代码与日志 | 5500万入5200万 · 出330万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥910/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究 产品与设计**2个岗位** ## 产品经理 PRD撰写、竞品分析、需求拆解 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 23万入16万 · 出6.5万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.33/月 | 约¥6.5/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | PRD撰写、竞品分析、需求拆解 | 63万入44万 · 出20万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.94/月 | 约¥19/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | agent 做竞品调研、批量整理用户反馈 | 830万入700万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥9/月 | 约¥180/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **¥22,000/月** [来源](https://www.jobui.com/salary/quanguo-chanpinjingli/)轻度 约0.0015% / 中度 约0.0043% / 重度 约0.041% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## UI/UX 设计师 交互文案、设计说明、用研纪要（不含图像生成） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 16万入11万 · 出5.4万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.25/月 | 约¥0.65/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 交互文案、设计说明、用研纪要（不含图像生成） | 91万入65万 · 出26万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.3/月 | 约¥3.4/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量生成交互文案与多语言稿、整理可用性测试 | 570万入440万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥7.2/月 | 约¥19/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 数据与量化**3个岗位** ## 数据分析师 SQL/报表编写、数据解读 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 33万入26万 · 出6.5万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥7.8/月 | 约¥7.8/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | SQL/报表编写、数据解读 | 81万入65万 · 出16万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥19/月 | 约¥19/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 分析 agent 自己写 SQL/代码出报表 | 1800万入1600万 · 出220万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥360/月 | 约¥360/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **¥18,000/月**轻度 约0.043% / 中度 约0.11% / 重度 约2% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 量化分析师 策略研发、因子回测、数据清洗（编程agent） | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 190万入160万 · 出26万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥39/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 策略研发、因子回测、数据清洗（编程agent） | 3000万入2700万 · 出220万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥510/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 多 agent 并行研发因子与回测 | 1.4亿入1.3亿 · 出910万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥2,300/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **¥54,000/月** [来源](https://www.morganmckinley.com.cn/zh-hans/salary-guide/data/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98/%E4%B8%8A%E6%B5%B7)轻度 约0.072% / 中度 约0.94% / 重度 约4.3% AI效率参考 **任务耗时 -26%~-55%** [来源](https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)多项GitHub Copilot开发者生产力研究（策略回测/数据清洗与软件开发场景接近） ## 量化交易员 盘中监控、信号复核、日报生成 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 74万入65万 · 出8.7万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥14/月 | 约¥14/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 盘中监控、信号复核、日报生成 | 360万入330万 · 出33万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥65/月 | 约¥65/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 盘中持续监控与研报/公告自动摘要 | 2300万入2100万 · 出170万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥390/月 | 约¥390/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **¥42,000/月**轻度 约0.035% / 中度 约0.16% / 重度 约0.94% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 市场与销售**4个岗位** ## 市场/品牌营销 活动方案、投放文案、竞品监测 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 30万入20万 · 出10万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.48/月 | 约¥1.2/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 活动方案、投放文案、竞品监测 | 160万入110万 · 出52万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥2.5/月 | 约¥6.3/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量生成投放素材与多渠道改写 | 1100万入780万 · 出330万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥16/月 | 约¥42/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 销售/客户经理 客户资料研究、方案与邮件撰写、会议纪要 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 16万入11万 · 出5.4万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.25/月 | 约¥0.65/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 客户资料研究、方案与邮件撰写、会议纪要 | 110万入82万 · 出26万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.4/月 | 约¥3.7/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | agent 自动研究客户并生成定制方案 | 830万入700万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥9/月 | 约¥24/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 内容运营/新媒体运营 文案生成改写、选题策划 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 30万入17万 · 出12万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.52/月 | 约¥0.66/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 文案生成改写、选题策划 | 91万入52万 · 出39万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.7/月 | 约¥2.1/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | 批量生产与多平台改写 | 870万入520万 · 出350万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥15/月 | 约¥19/月MiniMax M3.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **¥10,500/月** [来源](https://cn.indeed.com/career/%E6%96%B0%E5%AA%92%E4%BD%93%E8%BF%90%E8%90%A5/salaries)轻度 约0.005% / 中度 约0.016% / 重度 约0.14% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 电商运营 商品详情、评论分析、活动配置 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 37万入26万 · 出10万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.52/月 | 约¥1.4/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 商品详情、评论分析、活动配置 | 230万入160万 · 出65万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥3.3/月 | 约¥8.5/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量生成商品详情、多语言上新、评论舆情分析 | 1500万入1100万 · 出440万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥22/月 | 约¥57/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 客户服务**1个岗位** ## 客服/售前咨询 话术生成、FAQ答复、工单摘要 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 26万入16万 · 出9.8万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.43/月 | 约¥0.55/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 话术生成、FAQ答复、工单摘要 | 70万入44万 · 出26万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.2/月 | 约¥1.5/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | AI 全程辅助坐席，每通对话都带知识库检索上下文 | 910万入780万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥9.6/月 | 约¥13/月MiniMax M3.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **¥8,500/月** [来源](https://cn.indeed.com/career/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%AE%A2%E6%9C%8D/salaries)轻度 约0.0051% / 中度 约0.014% / 重度 约0.11% AI效率参考 **问题解决率 +14% · 处理时长 -9%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡5000坐席呼叫中心案例研究 职能支持**5个岗位** ## HR/招聘 JD 撰写、简历筛选、制度问答 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 18万入13万 · 出5.2万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.26/月 | 约¥0.68/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | JD 撰写、简历筛选、制度问答 | 100万入78万 · 出23万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.3/月 | 约¥3.4/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量简历初筛与面试纪要 | 830万入700万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥9/月 | 约¥24/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 财务/会计 报表解读、准则问答、公式核对 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 17万入13万 · 出3.5万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.2/月 | 约¥0.54/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 报表解读、准则问答、公式核对 | 33万入26万 · 出7万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.41/月 | 约¥1.1/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 报表/凭证批量核对与分析 | 750万入650万 · 出98万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥7.6/月 | 约¥21/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **¥15,000/月** [来源](https://www.roberthalf.cn/cn/zh/insights/salary-guide/finance-and-accounting)轻度 约0.0014% / 中度 约0.0027% / 重度 约0.051% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 法务/合规 合同审阅、条款起草、合规问答 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 23万入20万 · 出3.9万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥5.2/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 合同审阅、条款起草、合规问答 | 63万入52万 · 出10万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥14/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 批量合同审阅与合规比对 | 1800万入1600万 · 出140万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥310/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **¥24,000/月**轻度 约0.022% / 中度 约0.058% / 重度 约1.3% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 文员/行政 公文邮件撰写、会议通知 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 7.8万入5.2万 · 出2.6万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.12/月 | 约¥0.16/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 公文邮件撰写、会议通知 | 21万入14万 · 出7万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.32/月 | 约¥0.42/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | 公文、会议纪要与流程单据全量 AI 起草 | 150万入110万 · 出44万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥2.2/月 | 约¥2.8/月MiniMax M3.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **¥7,500/月**轻度 约0.0016% / 中度 约0.0043% / 重度 约0.029% AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 采购/供应链 询比价、供应商资料整理、合同条款比对 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 17万入13万 · 出4.3万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.23/月 | 约¥0.61/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 询比价、供应商资料整理、合同条款比对 | 83万入65万 · 出17万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1/月 | 约¥2.7/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量比对报价单与供应商资质 | 600万入520万 · 出78万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥6.1/月 | 约¥17/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 行业专业岗位**8个岗位** ## 律师 案例检索、法律文书起草、卷宗阅读 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 52万入44万 · 出8.7万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥12/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 案例检索、法律文书起草、卷宗阅读 | 440万入390万 · 出49万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥85/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 整套卷宗/判例长上下文分析与文书起草 | 3700万入3500万 · 出260万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥640/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 临床医生 病历书写辅助、文献查询、医患沟通稿 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 13万入9.8万 · 出3.3万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥3.5/月 | 约¥3.5/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 病历书写辅助、文献查询、医患沟通稿 | 120万入98万 · 出26万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥30/月 | 约¥30/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 门诊每个病人都用 AI 生成病历初稿 | 670万入540万 · 出130万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥160/月 | 约¥160/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 护士 护理记录、交班摘要、宣教材料 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 4.8万入3.5万 · 出1.3万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.067/月 | 约¥0.087/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 护理记录、交班摘要、宣教材料 | 26万入20万 · 出6.5万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.35/月 | 约¥0.46/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | 护理记录与交班全程 AI 起草 | 110万入87万 · 出26万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.4/月 | 约¥3.8/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 教师/培训师 教案与习题、批改评语、课件大纲 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 15万入9.8万 · 出5.2万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.24/月 | 约¥0.61/月DeepSeek V4.1 Flash | | 中度 | 教案与习题、批改评语、课件大纲 | 80万入54万 · 出26万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.2/月 | 约¥3.2/月DeepSeek V4.1 Flash | | 重度 | 批量出题、作业批改与个性化反馈 | 520万入390万 · 出130万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥7/月 | 约¥18/月DeepSeek V4.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 科研人员 文献检索与精读、实验设计、论文写作 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 63万入54万 · 出8.7万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥13/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 中度 | 文献检索与精读、实验设计、论文写作 | 720万入650万 · 出65万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥130/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | | 重度 | 文献综述 agent 精读大量论文 | 5600万入5200万 · 出390万 | GPT-6.1 SolOpenAI · AA55 | 约¥960/月 | 暂无国产模型达到能力门槛（AA≥50） | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 制造/工艺工程师 工艺文件、质量问题分析、设备手册问答 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 16万入13万 · 出3.3万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.2/月 | 约¥3.9/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 工艺文件、质量问题分析、设备手册问答 | 100万入87万 · 出17万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.2/月 | 约¥23/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 质量问题 8D 报告与工艺文件批量生成 | 750万入650万 · 出98万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥7.6/月 | 约¥150/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 银行客户经理/理财 产品话术、客户资产分析、合规材料 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 13万入9.8万 · 出3.3万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.17/月 | 约¥3.5/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 产品话术、客户资产分析、合规材料 | 83万入65万 · 出17万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1/月 | 约¥20/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 每位客户的资产配置建议与沟通稿全量生成 | 620万入520万 · 出98万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥6.7/月 | 约¥130/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 翻译/本地化 文档与界面翻译、术语统一、校对 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 87万入44万 · 出44万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥1.7/月 | 约¥35/月Kimi K3.1 Pro | | 中度 | 文档与界面翻译、术语统一、校对 | 520万入260万 · 出260万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥10/月 | 约¥210/月Kimi K3.1 Pro | | 重度 | 全量机翻后人工校对（输出量大） | 2600万入1300万 · 出1300万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥52/月 | 约¥1,000/月Kimi K3.1 Pro | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 一线业务**2个岗位** ## 门店运营/店长 排班与盘点、促销方案、顾客问答 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 5.2万入3.5万 · 出1.7万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.081/月 | 约¥0.1/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 排班与盘点、促销方案、顾客问答 | 27万入20万 · 出7.8万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.39/月 | 约¥0.51/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | 日报、陈列与促销方案全量 AI 生成 | 170万入130万 · 出44万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥2.3/月 | 约¥3/月MiniMax M3.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 **生产力价值 +30%~+45%** [来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)麦肯锡《生成式AI：下一个生产力前沿》宏观测算，非单岗位实测 ## 一线/产线员工 制度与操作规程问答、简单表单 | 使用度 | 典型用法 | 月 Token | 优选模型 | 月成本 | 国产模型 | |---|---|---|---|---|---| | 轻度 | 偶尔对话问答、查资料改写 | 1.5万入1.1万 · 出4,350 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.022/月 | 约¥0.028/月MiniMax M3.1 Flash | | 中度 | 制度与操作规程问答、简单表单 | 7.2万入5.2万 · 出2万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.1/月 | 约¥0.13/月MiniMax M3.1 Flash | | 重度 | 工位终端随时问规程、报异常 | 44万入33万 · 出11万 | Claude Haiku 5.5Anthropic · AA36 | 约¥0.58/月 | 约¥0.76/月MiniMax M3.1 Flash | 月薪参考 / 打平门槛 **—**暂无可引用的公开薪资来源 AI效率参考 — [按企业规模测算 AI Infra 配置与成本 →](https://www.tandiu.cn/enterprise-ai) FAQ ## 常见问题 **轻度 / 中度 / 重度怎么区分?** 「轻度」偶尔用对话助手查资料、改写文字，每天几次到十几次；「中度」AI 嵌入日常工作流，每天几十次，处理文档、代码片段或数据；「重度」Agent、长上下文或批量自动化，AI 持续参与主要工作。同一岗位不同人的用法差别很大，三档分别给出用量与成本；企业测算按每类人员实际可能的使用度取档。 **各岗位的 Token 用量是实测数据吗?** 不是,是估算模型。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。 2026-10-14 起每个岗位分轻度/中度/重度三档使用度：原 12 个岗位的参数即「中度」档；新增岗位与轻度/重度档同为场景假设推算。按每月 21.75 个工作日折算。 **「优选模型」和「国产模型」是怎么选的?** 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,月成本不超过最便宜选项 3.0 倍,取能力最高者。「国产模型」是同一算法只在国产模型里重选,供有数据合规/信创要求的场景参考;两者结果相同,说明该岗位不必为"必须国产"牺牲什么。卡片里加粗数字是该岗位单人月度 Token 开销,按各岗位实际输入/输出比例计算(不是主表统一的 75%/25% 混合价),用官方牌价,不含第三方渠道折扣。 **月薪和「打平门槛」怎么来的?** 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。 2026-10-14 新增的岗位暂无可引用的公开薪资来源，不填月薪、不算打平门槛。 **更多问题 (1)「AI 效率参考」可信吗?** 「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。 **估算，非实测。**用量按岗位使用场景假设推算，价格按官方牌价；数字取两位有效数字，用于比较量级。假设和来源见页底问答。