Tokenmaxxing: koniec ery przepalania budżetów na AI

26 czerwca 2026 roku CNBC opisało zwrot, o którym od tygodni mówi cała branża: OpenAI i Anthropic mierzą się z nową rzeczywistością, w której klienci przestają nagradzać samo zużycie AI, a zaczynają liczyć jego efektywność. Era tokenmaxxingu, czyli przepalania budżetów na tokeny w imię pozornej produktywności, dobiega końca. To dobra wiadomość dla każdej firmy, także Twojej.

Co to jest tokenmaxxing

Żeby zrozumieć modny termin, trzeba zacząć od jednego pojęcia. Token to najmniejsza porcja tekstu, jaką przetwarza model językowy: może to być słowo, jego fragment albo znak interpunkcyjny. Każde pytanie do AI i każda jej odpowiedź to jakaś liczba tokenów, i właśnie za tokeny płaci się dostawcy. Im dłuższa rozmowa i im więcej zadań, tym więcej tokenów, a więc tym wyższy rachunek.

Tokenmaxxing to praktyka, w której firma zaczyna traktować zużycie tokenów jak miarę produktywności. Skoro AI ma podnosić efektywność, to im więcej z niej korzystamy, tym lepiej, prawda? W teorii brzmi rozsądnie. W praktyce to pułapka, bo myli aktywność z wartością. Licznik tokenów pokazuje, ile pracy zlecono modelowi, a nie ile realnego pożytku z tej pracy wyniknęło.

Mechanizm nakręcał się sam. Wiele firm w 2025 roku kupiło abonamenty typu wszystko w jednej cenie i zachęcało zespoły do jak najszerszego używania AI. Do tego doszli agenci, czyli automatyzacje, które potrafią samodzielnie wykonywać wieloetapowe zadania, generując po drodze ogromne ilości tokenów bez udziału człowieka. Efekt? Zużycie wystrzeliło, a rachunki zaczęły zaskakiwać nawet duże korporacje.

Jak firmy przepaliły budżety na AI

Skala zjawiska zrobiła się na tyle duża, że trafiła na pierwsze strony serwisów technologicznych. Kilka przykładów z pierwszej połowy 2026 roku dobrze pokazuje, jak szybko rachunek za AI potrafi wymknąć się spod kontroli.

• Uber wyczerpał cały swój roczny budżet na AI do kodowania już w kwietniu, czyli po niespełna jednej trzeciej roku.
• Meta uruchomiła wewnętrzny ranking dla 85 tysięcy pracowników, w którym rywalizowali o miano największego konsumenta tokenów. Najaktywniejsza osoba spaliła 281 miliardów tokenów w jednym miesiącu, a cała firma przekroczyła 60 bilionów tokenów miesięcznie.
• Microsoft odebrał części programistów dostęp do narzędzia do kodowania AI zaledwie kilka miesięcy po tym, jak sam go udostępnił, gdy koszty zaczęły rosnąć szybciej niż korzyści.
• Pracownik Priceline opisał, że rutynowe odnowienie umowy na narzędzie AI wróciło z ceną 4 do 5 razy wyższą niż poprzednio.

To nie były odosobnione wpadki. Dyrektor wykonawczy organizacji FinOps Foundation, J.R. Storment, przyznał, że już w kwietniu i maju słyszał od firm, iż przekroczyły swój roczny budżet na tokeny trzykrotnie. Co ciekawe, działo się to mimo spadku cen za pojedynczy token. Stawki malały, ale liczba zapytań i autonomicznych agentów rosła znacznie szybciej, więc łączny koszt i tak pędził w górę.

Dlaczego więcej tokenów to nie więcej wartości

Najboleśniejszy wniosek z całej historii jest taki, że rekordowe zużycie wcale nie przełożyło się na rekordowe efekty. Wręcz przeciwnie. Gdy aktywność mierzy się liczbą tokenów, łatwo wpaść w iluzję postępu: licznik bije, raporty pokazują wzrost, a realna wartość stoi w miejscu albo spada.

Najlepiej widać to w programowaniu, gdzie AI jest używana najintensywniej. Analiza danych od ponad 22 tysięcy programistów pokazała, że w zespołach z najwyższym wykorzystaniem AI liczba błędów wzrosła o 54%, a tak zwany churn kodu, czyli kod pisany i niemal natychmiast nadpisywany lub usuwany, skoczył aż o 861%. Innymi słowy, modele produkowały mnóstwo tekstu, który potem trzeba było poprawiać, sprawdzać albo wyrzucać. Każda taka iteracja to kolejne tokeny i kolejny koszt.

To klasyczny przykład mylenia ruchu z postępem. Zespół, który zużywa dwa razy więcej tokenów, nie jest dwa razy bardziej produktywny. Często jest po prostu dwa razy droższy. Dlatego coraz więcej firm zadaje sobie pytanie, które powinno paść na samym początku: ile realnej wartości biznesowej przynosi nam ta AI, a nie ile zapytań wykonała.

Zwrot ku efektywności: co się właśnie zmienia

Dobra wiadomość jest taka, że branża szybko się uczy. Z rozmów dostawców z klientami wynika, że jeszcze pół roku temu pytano głównie o możliwości modeli, a dziś rozmowa schodzi na koszty, widoczność wydatków, kontrolę nad zużyciem i efektywność. To dojrzewanie rynku przebiega na kilku poziomach naraz.

• Narzędzia kontroli. Dostawcy tacy jak OpenAI i Anthropic udostępnili analitykę i limity wydatków, dzięki którym administrator widzi, kto i na co zużywa tokeny, oraz może ustawić budżet dla zespołu czy pojedynczej osoby.
• Nowy standard branżowy. Linux Foundation zapowiedziała Tokenomics Foundation, organizację mającą wprowadzić dyscyplinę kosztową wokół tokenów AI, podobnie jak ruch FinOps zrobił to wcześniej z wydatkami na chmurę.
• Lepsza architektura automatyzacji. Zespoły projektujące rozwiązania modułowo, w mniejszych i wyspecjalizowanych krokach, potrafią obniżyć koszt tokenów o 60 do 90% bez utraty jakości wyniku.
• Dobór modelu do zadania. Zamiast do wszystkiego używać najmocniejszego i najdroższego modelu, firmy uczą się sięgać po tańsze warianty tam, gdzie w zupełności wystarczą.

Warto podkreślić, że to nie jest odwrót od AI. Prognozy mówią o dalszym, gwałtownym wzroście zużycia: według szacunków Goldman Sachs do 2030 roku konsumpcja tokenów w firmach wzrośnie aż 24-krotnie. Zmienia się jednak nastawienie. Z mentalności im więcej, tym lepiej branża przechodzi do pytania, ile wartości dostajemy za każdą wydaną złotówkę. To nie schłodzenie rewolucji, tylko jej wejście w dojrzalszą fazę.

Co z tego wynika dla Twojej firmy

Możesz nie kupować abonamentów na tokeny ani nie zatrudniać armii agentów AI, a ta historia i tak Cię dotyczy, tylko z innej strony. Zwrot ku efektywności oznacza bowiem, że AI nie tylko nie zwalnia, ale staje się tańsza i przez to coraz powszechniejsza jako sposób, w jaki ludzie szukają informacji i podejmują decyzje zakupowe. Dla Twojej widoczności liczy się nie to, ile tokenów zużywasz, lecz czy w świecie odpowiedzi generowanych przez AI w ogóle istniejesz.

Z dyscypliny kosztowej, którą właśnie wdraża cała branża, płynie też prosta lekcja dla każdego, kto sam korzysta z AI w firmie. Oto na czym warto się skupić, zamiast gonić za licznikiem tokenów:

• Mierz efekt, nie aktywność. Oceniaj wdrożenia AI realnym wynikiem (zaoszczędzony czas, więcej zapytań od klientów, mniej błędów), a nie liczbą wykonanych operacji.
• Buduj treść, którą AI chce cytować. Konkret, fakty i jasna struktura sprawiają, że model chętniej sięga po Twoją stronę, układając odpowiedź dla klienta. To zwykle tańsze i trwalsze niż kolejne automatyzacje.
• Pilnuj technicznych podstaw. Czytelne nagłówki, dane strukturalne i szybkość strony ułatwiają modelom zrozumienie i wykorzystanie Twoich treści.
• Mierz, jak AI opisuje Twoją markę. Sprawdzaj, czy i jak modele wymieniają Twoją firmę przy pytaniach z Twojej branży. To dziś tak samo ważne jak monitorowanie pozycji w Google.

Koniec tokenmaxxingu to nie chłodzenie zapału do AI, tylko jego urealnienie. Branża przestaje płacić za sam ruch i zaczyna płacić za wartość. Wygrają nie ci, którzy zużyją najwięcej tokenów, tylko ci, którzy najefektywniej staną się częścią odpowiedzi, jaką AI poda klientowi w momencie decyzji. A to jest gra, w której dobrze przygotowana mała firma może wygrać z dużo większym konkurentem.

Najczęstsze pytania

Czym jest tokenmaxxing?

Tokenmaxxing to traktowanie liczby zużytych tokenów AI jako miary produktywności: im więcej tokenów spalają zespoły i agenci, tym bardziej wydajni się wydają. Token to najmniejsza jednostka tekstu, którą przetwarza model, i to za tokeny płaci się dostawcy AI. Problem w tym, że więcej tokenów nie oznacza lepszego efektu, a jedynie wyższy rachunek. W 2026 roku wiele firm odkryło to boleśnie, gdy budżety na AI skończyły się szybciej, niż ktokolwiek planował.

Dlaczego więcej zużytych tokenów nie oznacza większej produktywności?

Bo liczba tokenów mierzy zużycie, a nie wartość. Model może wygenerować tysiące słów, które trzeba potem poprawiać. Z danych od 22 tysięcy programistów wynika, że w środowiskach z najwyższym wykorzystaniem AI liczba błędów wzrosła o 54%, a tak zwany churn kodu, czyli ilość kodu pisanego i szybko nadpisywanego, aż o 861%. Sama aktywność rosła, ale realny efekt często nie nadążał za rachunkiem.

Jak firma może obniżyć koszty korzystania z AI?

Zacznij od widoczności: ustaw limity wydatków, mierz, kto i na co zużywa tokeny, i rozliczaj koszt per zespół. Dobieraj model do zadania, zamiast do wszystkiego używać najdroższego. Projektuj automatyzacje modułowo, w mniejszych, wyspecjalizowanych krokach, bo to potrafi obniżyć koszt tokenów o 60 do 90% bez utraty jakości. I oceniaj efekty wynikiem biznesowym, a nie liczbą wykonanych zapytań.

Co zwrot ku efektywności AI oznacza dla mojej widoczności w sieci?

Tańsza i bardziej efektywna AI nie znika, tylko staje się powszechniejsza w codziennym wyszukiwaniu i podejmowaniu decyzji zakupowych. Dla Twojej firmy liczy się więc nie to, ile tokenów zużywasz, ale czy modele AI w ogóle wiedzą o Twojej ofercie i wymieniają ją, gdy klient pyta o rozwiązanie z Twojej branży. To zadanie łączy klasyczne SEO z optymalizacją pod odpowiedzi AI, czyli GEO.

Źródła: CNBC, OpenAI i Anthropic w nowej rzeczywistości wydatków na AI, TechCrunch, Rachunek za tokeny przychodzi do zapłaty, TechCrunch, Firmy walczą z przepalaniem budżetów AI na drobne zadania, CBC News, Koniec tokenmaxxingu i odwrót od maksymalnego użycia AI.