Glean 的 AI 助手使用的代币比 Anthropic 的 Claude Cowork 少 70%
核心要点
- Glean 如何提高效率 Glean 代币节省背后的核心机制是该公司所谓的预索引、权限感知上下文图。
- 由于 Glean 预先索引企业数据并实时跟踪权限,因此它可以检索相关上下文,而无需从头开始重复查询昂贵的模型。
- Glean 还将其远程设置与 Claude Cowork 在 2026 年 5 月至 7

企业人工智能初创公司声称,随着企业人工智能费用削减竞赛的升温,每项任务的成本节省了 81%,并且客户的偏好不断提高
企业人工智能支出正在成为企业财务团队自身的危机,而 Glean 刚刚带着计算器出现了。该公司于 2026 年 8 月 26 日宣布,其 AI Assistant 在 180 多项企业任务中消耗的代币比 Anthropic 的 Claude Cowork 少 70%,将效率差距转化为每任务代币成本降低 81%。
这些数字足够具体,值得认真对待。 Glean 的平台平均每项任务的代币成本为 0.58 美元。 Claude Cowork 同一作品的平均售价为 2.98 美元。
Glean 如何提高效率
Glean 代币节省背后的核心机制是该公司所谓的预索引、权限感知上下文图。由于 Glean 预先索引企业数据并实时跟踪权限,因此它可以检索相关上下文,而无需从头开始重复查询昂贵的模型。
这种预先索引的结构连接了超过 275 个业务应用程序,并在它们之间维护一个实时知识层。
第二个杠杆是模型路由。 Glean 并没有将每个查询默认为高级前沿模型,而是自动在 40 多个不同模型之间路由请求,在任务不需要繁重工作时选择更便宜的替代方案。
Glean 还将其远程设置与 Claude Cowork 在 2026 年 5 月至 7 月期间运行的早期测试中使用的现成模型上下文协议工具进行了比较。评估者对 Glean 远程配置的偏好大约是那些基准 MCP 工具的 2.5 倍。
在对正确性、响应质量和整体交互进行评分时,审查输出的人工评分者在 78% 的情况下更喜欢 Glean 的结果。 Glean 委托进行了这项评估,因此对方法论的一些怀疑是公平的,独立评审员确实指出了基准构建方式上的某些差异。尽管如此,独立评估并未对核心效率主张提出异议。
基准背后的商业案例
到 2026 年 5 月,Glean 的年度经常性收入达到 3 亿美元,而大约 15 个月前,该收入刚刚超过 1 亿美元。
Glean 于 2025 年 6 月完成 F 轮融资,融资金额为 72 亿美元。
与基准公告一起推出的新 Tau 桌面 AI 工作区在桌面级别提供了增强的模型访问和更严格的使用控制,使 IT 管理员能够更详细地了解 AI 工具的部署方式以及他们可以访问的内容。
Glean 实际上是在和谁竞争
与 Claude Cowork 的基准比较是一种刻意的竞争举措,但 Glean 真正的市场战是针对微软和谷歌,这两家公司都将人工智能助手深度集成到大多数企业已经付费的生产力套件中。 Microsoft Copilot 位于 Teams、Outlook 和 Word 中。 Google 的 Gemini 已融入 Workspace 中。
Glean 的权限感知架构解决了企业买家关心的一个问题:数据控制。当 AI 助手可以查看 275 个互联应用程序中的所有内容时,谁控制哪些访问权限的问题就变得非常重要。 Glean 的实时权限层意味着员工只能显示他们已被授权查看的数据。
每个任务 0.58 美元与 2.98 美元的比较对于每天运行 50,000 次人工智能查询的公司和每天运行 500 次人工智能查询的公司来说是不同的,Glean 的增长数据表明它已经覆盖了这种规模的组织。
