| 成员 | 消耗点数 | 占比 | 对比人均 |
|---|---|---|---|
| 李俊杰 | 1.31 万点 | 12.5% | 4.5 倍人均 |
| 田健 | 1.22 万点 | 11.7% | 4.2 倍人均 |
| 韦纬Wayne | 8,898 点 | 8.5% | 3.1 倍人均 |
| 吴东桧 | 7,062 点 | 6.7% | 2.4 倍人均 |
| 张宇哲 | 5,469.7 点 | 5.2% | 1.9 倍人均 |
李俊杰、吴东桧等运营部同事主要将 AI 用于日常海量运营数据分析与大表处理。因单次导入的数据集与表格规模庞大，导致输入 Token（Input Token）消耗极高，均服务于真实业务需求。
部分同事切换至 GLM-5.2、Kimi k3 等长文本/高阶模型，单次解析消耗点数是普通模型的数倍。
24 小时分时分布数据显示，90%+ 的点数消耗精准集中于 09:00 - 18:00 标准工作时段，夜间及非工作时间的调用频次极低。数据表明 AI 额度完全服务于日常公事业务与工作效率提升，合规性良好，不存在非工作用途滥用。