公司引入 AI 容易，算账难
在公司内部推行 AI 工具的时候，大家往往容易产生一种错觉：只要把模型接入业务流、把 Prompt 跑通，落地就算成功了。但真正进入大规模生产环境后，那张账单才会让你开始怀疑人生。
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CEO 喊话 AI 厂商：别把替代人工的成本定得比人工还贵 →
刚开始带团队试用的时候，大家觉得模型响应速度快、逻辑给力，确实能帮写代码和写文档省不少时间，甚至连产品经理的 PRD 都能用 AI 润色一下。但随着调用量上去了，Token 的消耗速度简直像是在烧钱。以前觉得只要提效了就行，现在得盯着每个 API Call 的成本去算 ROI。如果你不提前做精细化的 Prompt 优化或者考虑一下模型分级使用，光是基础的推理成本就能吃掉很大一部分研发预算。
现在的痛点不在于技术能不能实现，而在于如何在保证开发体验（DX）的同时，把这种“算力税”降下来。比如有些简单的任务，没必要非得挂着最贵的旗舰模型，能用轻量级模型搞定的环节，一定要做路由分流。
Cost-Efficiency Strategy:
Task complexity classification
Model fallback mechanism
Prompt token compression 这种从“尝鲜期”转入“成本控制期”的过程，才是 AI 真正进入企业级应用的硬考题。
