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成本、速度与模型选择·理解·10 分钟
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先算一次任务到底花了什么

从输入、输出、重试、工具和基础设施建立完整成本口径，避免只盯模型单价。

L240
为什么现在学

先用本课建立“成本口径”的基本直觉，后面的判断和练习才不会只靠记结论。

本课会用什么
  • 无需安装新工具
  • 直接阅读并完成本页理解检查

便宜的一次调用可能因为失败、重试和人工返工变成昂贵任务。成本应围绕任务完成来算。

这一课的结果

能列出一次 AI 任务的主要成本项，并区分单次调用成本与完成任务成本。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

Token 只是第一层

输入与输出 token 乘对应单价构成模型调用成本，但不是系统全部成本。

02

失败会放大成本

重试、无效长输出、重复检索和人工修订都会增加每个成功任务的真实成本。

03

用成功任务作分母

比较方案时应看每个通过验收的任务成本，而不是只比较每次请求均价。

案例拆解

低价模型反而更贵

模型 A 单次调用便宜，但合同字段经常漏提，需要二次调用和人工补录；模型 B 单次更贵但一次通过。

  1. 01

    记录两种方案总调用与人工时间

  2. 02

    只统计通过同一验收标准的任务

  3. 03

    计算每个成功任务的综合成本

案例结果

团队发现单价低不等于完成任务的单位成本低。

提交前练习

现在轮到你

为一个实际 AI 流程列出从请求到验收的完整成本清单。

选做练习：本节练习可用于加速你巩固，但不影响继续学习。

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查看参考答案与评分标准

参考答案

按每份通过字段校验的合同计算，模型 token、OCR、检索、平均重试和人工复核分钟数都计入。

评分标准

  • 口径覆盖调用外成本
  • 使用成功结果作分母
  • 失败率有数据或明确假设

本课收口 · 理解检查

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比较两个抽取模型时，哪个指标更接近业务真实成本？
你现在更接近哪一种状态？
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