用 AI 写代码，最怕的不是写不对，而是烧钱太快。 动辄几千行代码喂进去，Token 账单能把团队吃垮。

用 AI 写代码，最怕的不是写不对，而是烧钱太快。 动辄几千行代码喂进去，Token 账单能把团队吃垮。 Spotify 却把 Claude Code 的 Token 消耗，直接砍掉了 90%。

怎么做到的？ 搞了一个内部智能路由器。 首席产品经理马兹马诺夫把这套机制拆得很明白。 核心原则就一条：千万别让顶级大模型当流水线全包工。

让最贵的 Claude 去读几千行的超大文件？ 让它去敲毫无技术含量的样板代码？ 这等于花顶级架构师的薪水请人来扫地。 算力浪费了，钱也烧光了。

Spotify 的方案是精准分流。 扒大文件、生成样板代码这些体力活，全部分流给便宜的轻量模型。 只有真正核心的业务逻辑和复杂排错，才放行给 Claude 出手。 原本要烧 4 份主力 Token 的任务，分流后只要 1 份。

粗活轻量模型扛，细活顶级模型办。 Token 账单直接蒸发了九成，开发效率一点没打折。