AI 算力优化 / 子服务
AI 成本优化咨询
AI 成本优化咨询：把 Token 与算力账单拆成可核对基线，给出优化清单并在同一业务量下压测验证，先算清钱花在哪。
适用与不适用
适合谁
- 已有 AI 应用或调用 API，月度 Token 与算力账单说不清构成的企业。
- 多模型混用、缺少路由与缓存策略，成本和效果都没有基线的团队。
- 自建 GPU 或服务器利用率偏低，需要判断继续扩容还是先优化现有资源的采购方。
- 准备把试点推广到全公司，需要先算清长期成本模型的决策层。
不适合谁 / 我们不做
- 还没有任何一个上线 AI 场景、只想要一张报价单的客户；没有账单与调用数据，成本诊断做不出可信结论。
- 要求按节省比例分成、却不提供调用日志与账单明细的项目。
- 希望用更便宜的模型替换一切、并要求我方对业务效果作承诺的诉求；效果需要评测集验证，我们不承诺具体数字。
典型场景
| 输入 | AI 辅助 | 人工复核 | 输出物 |
|---|---|---|---|
| 近三到六个月 API 与云账单、调用日志 | 按场景、模型、接口拆出单位任务成本，标出异常项与长尾调用 | 客户财务与技术人员确认统计口径 | 成本基线表、异常项清单 |
| 现有提示词与业务任务样本 | 识别可缓存、可批处理、可路由到小模型的部分 | 业务方确认哪些效果差异可以接受 | 优化清单与优先级排序 |
| 优化前后同一批测试任务 | 跑对比测试，记录成本与效果差异 | 客户按评测集判定优化是否可用 | 压测对比记录、评测结论 |
| 未来六到十二个月业务量预估 | 建长期成本模型，测算不同模型组合与部署形态的账单区间 | 决策层确认投入方案与预算 | 长期成本模型、采购建议 |
交付物
- 成本基线与拆解表按场景、模型、接口拆开，标注数据来源与统计口径，可用于财务对账。
- 优化清单按投入产出排序的优化项：缓存、路由、批处理、提示词压缩、模型替换、算力调度，每项写清前置条件与风险。
- 压测对比记录同一批任务在优化前后的成本与效果对比，附测试集与判定口径。
- 长期成本模型按业务量分档测算不同模型组合与部署形态的账单区间，供年度预算讨论使用。
- 供应商价格对照表把现有云与模型供应商报价整理成同口径对照，标注计费单位与容易忽略的计费项。
- 落地路线与责任分工哪些优化由我方实施、哪些需要客户研发配合、哪些只能通过采购策略调整。
实施流程
- 01
数据交接与口径确认 建议 3–5 个工作日
收集账单、调用日志与任务样本，和财务、研发一起确认统计口径。
- 02
成本拆解 建议 1 周
按场景与模型拆出单位任务成本，找出异常与浪费点。
- 03
优化方案设计 建议 1 周
给出优化清单与优先级，说明每项的收益假设与验证方式。
- 04
压测验证 建议 1–2 周
在同一批任务上跑优化前后对比，记录成本与效果差异。
- 05
长期模型与交接 建议 3–5 个工作日
输出长期成本模型、采购建议与持续监控指标。
验收标准
- 成本基线可回溯到原始账单与调用日志，统计口径经客户确认。
- 至少一项优化在同一业务量下完成前后对比，结果可复核。
- 优化清单中的风险项与前置条件写明，不隐藏效果妥协。
- 长期成本模型覆盖客户规划的业务量区间，可用于预算讨论。
- 监控指标与告警建议交付，客户团队能自行跟踪成本变化。
边界与不承诺
- 不承诺节省比例或具体金额；结论以客户账单与压测实测为准。
- 优化可能带来效果差异，是否接受由客户按评测集判定，我方不代做业务取舍。
- 不代客户与云厂商、模型厂商谈价，也不承诺拿到折扣。
- 客户账单与调用数据仅在客户环境或约定环境处理，不用于训练，项目结束按约定导出或删除。
- 算力硬件采购与合同由客户决策；我方可给选型建议，不销售硬件，也不绑定单一厂商。
价格与计费口径
按两段评估：成本诊断做基线与优化清单，优化验证按实际实施项与压测工作量计。涉及固定费与效果分成的组合需另行约定，官网不公开具体金额，一切以项目确认单为准。
AI 成本基线拆解样张
演示样张，非真实项目：用虚构的账单结构展示成本拆解维度与对比表写法，不代表任何客户数据。
优化清单与压测对比样张
演示样张，非真实项目：展示优化项、收益假设与验证方式三列结构，不含具体金额。
Token 成本陷阱
在 gw 内容中心公开的方法文，讲成本构成与常见误区，不含客户项目与效果数字。
成本诊断怎么做才可复核
成本诊断的第一步不是看模型，而是看账单结构与调用记录。同一笔支出要能拆到场景、接口和租户，才能判断是单价高、调用量异常，还是长尾请求拉高了平均成本。拆不清的口径，先补监控再谈优化。
优化项按投入产出排序，每一项都写清收益假设与验证方式：缓存命中率能到多少、哪些任务可以路由到小模型、批处理能合并多少请求。验证用同一批任务做前后对比，效果差异由客户按评测集判定。
我们不把「换便宜模型」当作默认答案。很多账单问题的根源在提示词冗余、重复调用、缺少缓存与没有用量上限，这些改动对效果的影响更可控，也更容易在压测中证明。
常见问题
你们能帮我们省多少钱？
不承诺节省比例。做法是先建可核对的成本基线，再用同一批任务做优化前后对比，结果以账单和压测实测为准。省多少取决于调用结构、数据量和现有架构。
优化会不会影响效果？
部分优化会带来效果差异，比如把简单任务路由到小模型、压缩提示词、降低缓存颗粒度。是否接受由客户按评测集判定，我们只提供对比记录，不代做业务取舍。
怎么计费？
诊断与优化验证分两段：诊断交付基线与清单，验证按实际实施项和压测工作量评估。官网不公开金额，具体以项目确认单为准，效果分成需另行约定。
账单和日志要给到你们吗？
需要账单明细与调用日志做拆解，可脱敏后提供。涉及业务内容的样本默认在客户环境处理，不用于训练，项目结束按约定导出或删除。
自建 GPU 还是继续买 API？
按调用量、延迟要求、数据合规要求和现有资源利用率算四笔账，不预设结论。如果现有资源利用率本身很低，先优化调度往往比扩容更值得做。
多久能看到结果？
建议按两到四周排期，先出成本基线与优化清单，再安排压测验证。具体时长取决于账单数据完整度和客户研发配合程度。
你们卖服务器或云资源吗？
不卖硬件，也不绑定单一云厂商。我们给选型与采购建议，硬件与云资源由客户自行采购或由算力线另行承接，费用不混在咨询服务里。
把 AI 落到实处，从一次诊断开始
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