এক মাসে 5 বিলিয়ন ডলারের বিল জমা হয়েছে!
সাম্প্রতিক সময়ে, প্রযুক্তি জগতে একটি বিশাল ভুলের খবর প্রকাশিত হয়েছে। Axios-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, একটি প্রতিষ্ঠান মাত্র এক মাসের মধ্যে Claude-এ 5 বিলিয়ন ডলার ব্যয় করেছে!
কারণটি হাসিখুশি এবং কান্নার মিশ্রণ: পরিচালনা বিভাগ কর্মচারীদের জন্য Claude অ্যাকাউন্টের অ্যাক্সেস প্রদান করার সময় ব্যবহারের সীমা সেট করা ভুলে যায়।
বাস্তবে, এই একমাত্র এআই বিলের বিপর্যয় নয়।
এপ্রিল মাসে, একজন গুগল ক্লাউড ব্যবহারকারীর পাবলিক সার্ভিসে রেখে দেওয়া API key-এর অপব্যবহারের কারণে, যার মূলত 7 ডলারের বাজেট ছিল, তার অ্যাকাউন্টে এক রাতে 18,000 ডলারের বিল আসে।
এই দুর্ভাগ্যবশত জেসে ডেভিস নামের ব্যবহারকারী একজন অস্ট্রেলিয়ান AI পরামর্শদাতা এবং Agentic Labs-এর প্রতিষ্ঠাতা। তিনি তাঁর Google Cloud অ্যাকাউন্টের জন্য দুটি সুরক্ষা ব্যবস্থা রাখেন: একটি 10 অস্ট্রেলিয়ান ডলার (প্রায় 7 ডলার) বাজেট সতর্কবার্তা এবং একটি 1400 ডলারের কঠোর ব্যয় সীমা।
টমস হার্ডওয়্যারের প্রতিবেদন অনুযায়ী, আক্রমণকারী কয়েক মাস আগে AI Studio থেকে প্রকাশিত একটি Cloud Run সেবা খুঁজে পায় এবং 60,000 এরও বেশি অনুরোধ পাঠায়, যার দুটি সুরক্ষা ব্যবস্থাই ব্যর্থ হয়: বিলিং গণনায় বিলম্ব হয়, এবং সিস্টেম যখন প্রতিক্রিয়া জানায়, তখন পরিমাণ 18,000 ডলারে পৌঁছে যায়।
মধ্য মে মাসে, ওপেনসোর্স প্রকল্প OpenClaw-এর প্রতিষ্ঠাতা পিটার স্টেইনবার্গার X-এ একটি স্ক্রিনশট পোস্ট করেন: 30 দিনে, OpenAI API-এর বিল 1.3 মিলিয়ন ডলার।
তার দলে শুধু তিনজন ছিল, কিন্তু তারা ১০০টি Codex স্মার্ট এজেন্টকে সমান্তরালে চালাচ্ছিল: ৩০ দিনে ৬০৩০ বিলিয়ন টোকেন পোড়ানো হয়েছে এবং ৭.৬ মিলিয়নটি অনুরোধ পাঠানো হয়েছে। ভালো বিষয় হলো, এই ১.৩ মিলিয়ন ডলার তার নিজের পকেট থেকে বের করা হয়নি।
স্টেইনবার্গার এই বছর ফেব্রুয়ারিতে ওপেনএআই-এ যোগ দেন, এবং এই 130 ডলারকে একটি অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা হিসেবে ব্যবহার করা হয়:
টোকেন খরচ বিবেচনা না করে, এআই প্রোগ্রামিং কতটা পর্যন্ত চলতে পারে। তিনি যোগ করেন, এটি Codex-এর «Fast Mode» (দ্রুত মোড চার্জিং) এর ফলাফল, বন্ধ করলে প্রায় 30 লাখ ডলার।
আগের এক সময়, ইউবারের সিটিও প্রবীণ নেপ্পালি নাগা থে ইনফরমেশনকে স্বীকার করেছিলেন যে কোম্পানিটি এপ্রিলেই বছরের জন্য ক্লড কোডের বাজেট শেষ করে ফেলেছে, এবং তাদের সিওওও প্রকাশ্যে বলেছিলেন যে এআই খরচ এখন আরও বেশি "যুক্তিসঙ্গত করা কঠিন" হয়ে উঠছে।
৫ কোটি, ১৩০ হাজার, ১.৮ হাজার, অর্থের পরিমাণ যদিও কয়েকটি ক্রমের পার্থক্য রাখে, তবুও এগুলি একই সত্যের দিকে ইঙ্গিত করে:
স্মার্ট এজেন্ট যুগে, অনিয়ন্ত্রিত কী, দিন-রাত অবিচ্ছিন্ন স্মার্ট এজেন্ট সেনাবাহিনী, বা সীমা নির্ধারণ করা ভুলে যাওয়া অ্যাকাউন্ট: এগুলির যেকোনো একটি আপনার টোকেন বিলকে এক রাতে বিস্ফোরিত করতে পারে।
AI বিল কেন ব্রুক হয়?
উত্তরটি মূলত বিলিং পদ্ধতির পরিবর্তনে লুকিয়ে আছে।
এপ্রিল থেকে, ওপেনএআইয়ের মাসিক প্যাকেজ প্ল্যানটি টোকেন ব্যবহারের ভিত্তিতে পরিবর্তিত হয়েছে।
২ এপ্রিল, কোডেক বিলিং বার্তা অনুযায়ী অনুমান থেকে টোকেন ব্যবহারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা হয়েছে: ইনপুট, ক্যাশ ইনপুট এবং আউটপুট—এই তিন ধরনের টোকেন আলাদাভাবে গণনা করা হবে। ২৩ এপ্রিল, এই নিয়মটি সমস্ত এন্টারপ্রাইজ, এডু, হেলথ এবং গভর্নমেন্ট প্যাকেজে প্রয়োগ করা হয়েছে: মাসিক ফির মধ্যে অদৃশ্য ছাড়টি সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।
গিটহাবও এখন ঘোষণা করেছে: ১ জুন, ২০২৬ থেকে, সমস্ত কোপিলট প্যাকেজ ব্যবহার-ভিত্তিক চার্জিং-এ স্থানান্তরিত হবে। পুরনো প্রিমিয়াম রিকোয়েস্ট লজিক বাতিল হবে, এবং ইনপুট টোকেন, আউটপুট টোকেন এবং ক্যাশেড টোকেনের বাস্তব ব্যবহারের ভিত্তিতে AI কোটা চালু হবে, যা প্রতিটি মডেলের API রেটের সাথে মিলিয়ে সেটলমেন্ট করা হবে।
গিটহাব এটি করার কারণটি ব্যাখ্যা করেছে:
এখন একটি দ্রুত চ্যাট প্রশ্ন এবং কয়েক ঘন্টা ধরে স্বায়ত্তশাসিত কোডিং টাস্ক চালানোর জন্য ব্যবহারকারী একই পরিমাণ টাকা খরচ করে। GitHub সবসময় ভারী টাস্ক চালানোর জন্য ব্যবহারকারীদের জন্য খরচ বহন করেছে, কিন্তু এই মডেলটি অস্থায়ী হয়ে পড়েছে।
এআই ইন্টেলিজেন্ট এজেন্টগুলির উত্থানের আগে, চ্যাট এবং পূরণের খরচ প্রায় একই ছিল, মাসিক ফি সহজেই কভার করা যেত।
অ্যাজেন্টের উত্থানের পর, একটি টাস্ক কয়েক ঘন্টা ধরে চলতে পারে এবং সম্পূর্ণ কোডবেস পরিবর্তন করতে পারে, যার ফলে ভারী ব্যবহারকারী এবং হালকা ব্যবহারকারীর খরচের পার্থক্য কয়েকটি ক্রম পর্যন্ত বাড়তে পারে। এই পার্থক্যের সামনে মাসিক ফি ব্যবস্থা সম্পূর্ণভাবে ভেঙে পড়ে।
বার্তাটি প্রকাশের সাথে সাথে রেডিট এবং এক্স-এ বিশাল বিক্ষোভ দেখা দেয়।
JBusu নামের একজন ডেভেলপার বিলের স্ক্রিনশট শেয়ার করে বলেন, নতুন মূল্যায়ন "একটা হাস্যকর"। আগে মাসিক 28.12 ডলার খরচ হত, এখন নতুন প্রণালীতে 746.01 ডলার দিতে হবে, তিনি ইতিমধ্যেই সাবস্ক্রিপশন বাতিল করেছেন, "এই দামে, আমি নিজেই ক্লাউড সার্ভার ভাড়া নিই।"
অন্য একজন ব্যবহারকারী স্ক্রিনশটটি আরও বেশি অতিশয়োক্তিপূর্ণ করেছেন, যেখানে ফি ৫০ ডলার থেকে বেড়ে ৩০০০ ডলার হয়ে গেছে; তিনি বলেছেন যে তিনি এই মূল্যনির্ধারণকে এতটাই অস্বাভাবিক মনে করেননি, "এখনও কি কেউ সাবস্ক্রাইব করছে?"
তবে কিছু কপিলট পুরনো ব্যবহারকারী এই বিপরীত মত দিয়েছেন: এই চরম বিলগুলি বেশিরভাগই vibe-coder (অনুভূতি অনুযায়ী কোডিং করে) রা টোকেন পোড়ানোকে গুরুত্বহীন ভাবে নেওয়ার ফলেই তৈরি হয়েছে, যা সাধারণ ব্যবহারকে প্রতিনিধিত্ব করে না।
একজন পুরনো ব্যবহারকারী মন্তব্য করেছেন: "আমি পুরো দিন ব্যবহার করি, মাসের শেষে প্রায় কখনই বাজেট অতিক্রম করি না, এটা কঠিন মনে হয় যে এটি কাজের জটিলতার পার্থক্য।" অন্যজন আরও সরাসরি বলেছেন: "কেউ সম্পূর্ণরূপে অটোমেটেড YOLO মোড ডেভেলপমেন্ট চায়, যাতে AI যা ইচ্ছা তাই চলতে পারে। এই ধরনের বর্জ্যকে বাদ দেওয়া, অন্যদের জন্য ভালো।"
একটি বিষয় স্পষ্ট রাখা দরকার: GitHub মাসিক ফি বাতিল করেনি, বেসিক সাবস্ক্রিপশনের মূল্য অপরিবর্তিত রয়েছে। আসলে পরিবর্তিত হয়েছে অতিরিক্ত ব্যবহার, এজেন্ট টাস্ক, এবং ব্যয়বহুল মডেল কল, যা এখন থেকে ব্যবহার ভিত্তিক চার্জিং-এ প্রবেশ করেছে।
সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত হয়েছেন যারা কপিলট ব্যবহার করে দীর্ঘ চেইন টাস্ক চালান।
নিজেদের দ্বারা নষ্ট করা র্যাঙ্কিং
মাসিক ফি হারিয়ে গেল, একদিকে প্ল্যাটফর্ম ফি নিয়ম পরিবর্তন করেছে, অন্যদিকে AI ব্যবহারকারীরাও নিজেরাই প্রচুর খরচ করছে।
মে মাসে, বিজনেস ইনসাইডার প্রতিবেদন করে যে অ্যামাজন একটি অভ্যন্তরীণ এআই ব্যবহার র্যাঙ্কিং, কিরোর্যাঙ্ককে বন্ধ করে দিয়েছে।
এই প্রতিবেদনটি জানায় যে, এই তালিকাটি একটি অদ্ভুত কাজের পদ্ধতির সৃষ্টি করেছে: কিছু কর্মচারী তালিকায় আরও উপরে উঠতে বাস্তবিক সমস্যা সমাধান না করেও টোকেন খরচ করে থাকে, শুধুমাত্র র্যাঙ্কিংয়ের জন্য।
ঘটনাটি প্রকাশিত হওয়ার পর, অ্যামাজনের সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট ডেভ ট্রেডওয়েল সমস্তকে সরাসরি বলেন: "AI ব্যবহার করুন শুধুমাত্র AI ব্যবহারের জন্য নয়। এটি ব্যবহার করুন ক্লায়েন্টের সমস্যা সমাধান, ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধান এবং উদ্ভাবনের জন্য।"
এটি যদিও কিছুটা অবিশ্বাস্য মনে হয়, তবে আশ্চর্য নয়। যখন "টোকেন পোড়ানো" চার্টে উঠে আসে, তখন কর্মচারীরা স্বাভাবিকভাবেই টোকেন পোড়াতে শুরু করে।
সিলিকন ভ্যালি এই ঘটনার জন্য একটি বিশেষ নাম দিয়েছে: টোকেনম্যাক্সিং (Tokenmaxxing), যেখানে ব্যয়কে উৎপাদনশীলতা হিসাবে বিবেচনা করা হয়।
অক্সিয়সের প্রতিবেদনেও উল্লেখ করা হয়েছে যে, একজন সিটিও দেখেছেন যে কর্মচারীরা আবহাওয়া চেক করতে এবং দৈনিক ইমেইল লিখতে AI মডেল ব্যবহার করছে, যা খুবই সাধারণ কাজ, কিন্তু সবচেয়ে ব্যয়বহুল প্রান্তিক মডেল ব্যবহার করায় বিল নীরবে বেড়ে যাচ্ছে।
কিরোর্যাঙ্ক হল অ্যামাজনের অফিসিয়াল মূল্যায়ন ব্যবস্থা নয়, বরং কর্মচারীদের দ্বারা স্বয়ংসংগঠিত একটি অনৌপচারিক টুল। তবে এটি একটি ক্লাসিক ম্যানেজমেন্ট নিয়মকে স্পষ্টভাবে প্রকাশ করে: যখন KPI ভুলভাবে সেট করা হয়, তখন মানুষ সবচেয়ে বুদ্ধিমানের মতো ফাঁক ব্যবহার করে।
যে কতটা ব্যবহার করা হয়েছে তাকেই যে কতটা ভালোভাবে করা হয়েছে তার সমান করে দেওয়া হচ্ছে—এটিই এই পর্যায়ের AI-এর ব্যর্থতার প্রতিষ্ঠিত মূল কারণ।
টোকেনের হিসাব রাখছেন, তারা ইতিমধ্যেই লাভ করছেন
টোকেন বিলের চিন্তার অন্য দিকে, কেউ এটিকে চালিয়ে যাচ্ছে ব্যবসা হিসাবে।
প্রথম পথ: এআইকে প্রেক্ষাপট দিয়ে পুষে তুলুন।
গ্লিন হল আরভিন্দের নিজস্ব কোম্পানি। এটি কর্পোরেট এআই সহায়ক তৈরি করে: কোম্পানির বিভিন্ন জায়গায় ছড়িয়ে পড়া জ্ঞানকে একত্রিত করে, যাতে কর্মচারীদের এআই সরাসরি প্রাসঙ্গিক তথ্য পেতে পারে এবং ঘুরেবেড়াতে হয় না। এআই কম পথ ঘুরলে, স্বাভাবিকভাবেই কম Token খরচ হয়।
এই মেকানিজমটি Glean-এর বার্ষিক আয়কে ১৫ মাসে তিনগুণ বাড়িয়ে ৩ বিলিয়ন ডলারের ওপরে নিয়ে গেছে, যার ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে Databricks, Reddit, Samsung।
দ্বিতীয় পথ: কাজটি সঠিক মডেলগুলিকে বণ্টন করুন।
মডেল রাউটিং স্টার্টআপ Factory AI ঠিক এই কাজটি করে: প্রতিটি টাস্ককে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেলে পাঠায়, সহজ টাস্কগুলির জন্য সস্তা প্যাকেজ এবং জটিল টাস্কগুলির জন্য টপ-এন্ড ব্যবহার করা হয়। Arvindও বলেছেন: সঠিকভাবে রাউটিং করলে 10 গুণ সাশ্রয় হতে পারে।
এই দুটি পথই একই লক্ষ্যে পৌঁছায়: এআইকে কাজ করান, কিন্তু এটিকে অপ্রয়োজনীয়ভাবে শক্তি ব্যয় করতে দেবেন না।
শিক্ষাগত পরিবেশের গবেষণা এই পরিবর্তনের জন্য ভিত্তি তৈরি করছে।
https://arxiv.org/pdf/2604.22750
2026 সালের এপ্রিলের একটি arXiv পেপার প্রথমবারের মতো সিস্টেম্যাটিকভাবে বিশ্লেষণ করেছে যে এজেন্ট কোডিং টাস্কগুলি কীভাবে টাকা পোড়ায়।
প্রথম উপসংহার: এজেন্ট টাস্কের টোকেন ব্যবহার সাধারণ কোড রিজনিং এবং কোড ডায়ালগের হাজার হাজার গুণ পর্যন্ত পৌঁছতে পারে, যার মুখ্য কারণ হল ইনপুট টোকেন।
দ্বিতীয় সিদ্ধান্ত: একই কাজ বারবার চালানোর ফলে টোকেন খরচ ৩০ গুণ পর্যন্ত পার্থক্য হতে পারে।
তিনয় সিদ্ধান্ত: বেশি টোকেন খরচ করা অবশ্যই বেশি সঠিকতা নিয়ে আসে না। সঠিকতা প্রায়ই মাঝারি খরচে সর্বোচ্চ পৌঁছায়—তার বেশি খরচ করলে টাকা যায়, কিন্তু ফলাফল সমৃদ্ধ হয় না।
পেপারটি আরও পাওয়া গেছে যে, অগ্রণী মডেলগুলি নিজেদের কতটা টোকেন ব্যয় করতে হবে তা পূর্বানুমান করতেও অক্ষম, এবং সাধারণত বাস্তব খরচকে কম ধরে নেয়।
আপনি মনে করেন যে বেশি খরচ করলে বেশি কাজ হবে। কিন্তু বাস্তবে খরচ হয়ে যায়, কিন্তু কাজটা অবশ্যই ভালো হয় না, এবং বাজেটও ঠিকমতো অনুমান করা যায় না।
যখন এআই বিল মানব খরচের চেয়ে বেশি হতে শুরু করে
এটি আমার স্মৃতিতে প্রথমবারের মতো, প্রযুক্তিগত খরচ মানব খরচের সাথে সমান হয়ে গেল।
২৯ মে, গ্লিয়েন সিইও অরবিন্দ জৈন সিএনবিসি পত্রিকাকর ডিয়ার্ড্রে বোসার সাক্ষাত্কারে এটি বলেছিলেন।
নভেডিয়ার ডিপ লার্নিং এপ্লিকেশনের ভাইস প্রেসিডেন্ট ব্রায়ান ক্যাটানজারোর পর্যবেক্ষণও এই বিষয়টিকে প্রমাণ করে।
তিনি এক্সিওস সাক্ষাত্কারে উল্লেখ করেন: তাঁর দলের জন্য, হ্যাশরেট খরচ ইতিমধ্যে কর্মচারীদের বেতনের চেয়ে অনেক বেশি।
একই ধরনের ঘটনা বিভিন্ন কোম্পানিতে দেখা যাচ্ছে: এন্টারপ্রাইজ AI-এর জন্য Glean থেকে শুরু করে AI কম্পিউটিং পাওয়ার বিক্রি করে নভিডিয়া এবং AI ব্যবহার করে ইউবার—সবাই এই হিসাবটি পুনর্বিবেচনা করছে।
অর্বিন্দের মতে, ইতিহাসে প্রযুক্তি শুধুমাত্র কোম্পানির মোট খরচের একটি ছোট অংশ ছিল, কিন্তু এখন এআই খরচ বেতন বিলের সমান হয়ে গেছে, এবং অনেক কোম্পানির বার্ষিক এআই বাজেট সাধারণত এক থেকে দুই মাসের মধ্যেই শেষ হয়ে যায়।
গত বছর, এআই ব্যবহারের হার ছিল পূজার বিষয়: বেশি ব্যবহার করা হলো উন্নতি, টোকেন পোড়ানো হলো ভবিষ্যতকে গ্রহণ করা। এখন, অনেক প্রতিষ্ঠান সেই সাদামাটা প্রশ্নটির পুনর্মূল্যায়ন শুরু করেছে: এই পোড়ানো টোকেনগুলি কি আসলে কী পেয়েছে?
এখনই মুক্ত মাসিক ব্যবহারের সময়কাল বন্ধ হয়ে যাচ্ছে।
এরপর, সমস্ত ডেভেলপারদের সামনে দাঁড়িয়েছে একটি প্রশ্ন: কীভাবে প্রতিটি টোকেনকে সর্বোচ্চ মূল্য প্রদান করা যায়।
ভবিষ্যতের প্রকৃত বিজয়ী অনিশ্চিতভাবে সেই হবে যে প্রথমে টোকেন হিসাব শিখে ফেলবে।
প্রসঙ্গ:
https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20
https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20
https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20
https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5
এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "নিউ জ্ঞান মেট্রিক্স" থেকে এসেছে, লেখক: ASI প্রতিজ্ঞা