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L242做一张可复算的单任务成本表
用输入数据、假设和敏感性区间完成成本模型，而不是给出无法追溯的总价。
现在把“成本口径”用于一次具体操作，检查你能否独立做出并修正结果。
建议先完成同主题的理解与判断；本页不会锁课，可以边做边回补。
- 按本课练习说明准备真实材料
- 保留练习与复盘记录
可靠成本表必须让别人看见数据来自哪里、假设是什么，以及哪一个变量最值得关注。
能提交一张可复算成本表，并标出价格、用量、重试率变化对结果的影响。
核心概念
先把关键判断说清楚
输入与假设分栏
实测 token、调用次数与价格表分开记录，避免把估算包装成事实。
计算到成功结果
将失败率、重试和人工复核转换为每个成功任务的平均负担。
做敏感性测试
分别改变流量、输出长度和失败率，观察哪个变量最影响成本。
案例拆解
客服摘要成本预算
团队准备估算每月十万次摘要，但只有五百条样本的 token 与通过率数据。
- 01
记录样本均值和分位数
- 02
用当前价格与通过率建立基线
- 03
对输出长度和失败率做高低情景
案例结果
预算给出区间和主要风险，而不是伪精确单点数字。
提交前练习
现在轮到你
建立一个可由他人复算的 AI 任务成本模型。
完成本课需要：完成以下内容用于本课收口。
内容会自动保存在当前设备
查看参考答案与评分标准
参考答案
每成功摘要成本＝模型与检索成本÷通过率＋平均人工复核；用通过率 80%/90%/95% 和输出长度上下界给区间。
评分标准
- 实测与假设分开
- 公式可复算
- 至少比较三个情景
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