先定義「可承受」
LLM 成本控制不是壓縮品質,而是讓預算可預測、失敗可追蹤、品質可恢復。
四層成本拆解
- 輸入成本(prompt 長度)
- 輸出成本(回覆篇幅)
- 工具成本(外部 API)
- 人工回修成本
8 個實務節流
- 草稿模型 + 精修模型二階段
- 超長 context 分段
- 快取常見問答
- 設置重試門檻
- 長輸出改為可擴展段落
- 失敗路徑先降階處理
- 每週做成本回歸
- 每月調整流量路由
示意公式
可用預算 = 月預算 – 固定成本 – 安全冗餘。
如果可用預算<0,立刻降載高成本模型、壓縮輸出長度。
監控欄位
- 重試率
- 平均 token
- 每篇修訂人時
- 失敗回滾時間
你現在可以做的事
先把每週報表加上「重試率」與「平均修訂時間」,把高成本工作調入低風險流程,這是最快見效的方法。
補充:為了讓流程落地,建議把以上條目拆成最小單位測試,先用低風險案例跑一次 dry run,記錄失敗節點、責任人與回滾路徑,並在下一輪增加或刪減輸入欄位後再擴散到高風險場景。這樣可以把成本與風險都綁在同一個流程,避免一次做全量上線造成不可逆變化。
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實價AI|買房賣房前,先查懂成交行情 →
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適合這些問題:
買方:附近成交多少?這間開價合理嗎?
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