研究
写给希望更好地治理 AI 支出的工程与财务团队的实用笔记,涵盖成本可见性、优化、模型经济性与智能体运营。
从基础开始
清晰介绍 LLM 成本背后的机制与决策。
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- 切换LLM供应商的真实成本与投资回收测算
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- 图片与视频中每个已通过资产的成本
- 在LLM评测流水线中植入成本控制
- 地区与数据驻留的价格溢价
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- 大模型降价与动态路由预算
- 如何在 AI 智能体中使用 Jev
- 如何查看并减少 Claude Code 的 Token 用量
- 子智能体与层级委托:限制递归深度
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- 嵌入与向量存储的周期性成本
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- 悄然推高推理成本的智能体重试循环陷阱
- 成功任务单价优于单次请求成本
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- 找出 OpenAI 账单背后的缓存未命中
- 承诺消费与预留容量折扣
- 护栏与审核检查的成本
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- 提示词写法如何体现在账单上
- 无品牌模型的免费 token 手册
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- 独立 Jev 测试对成本说明了什么
- 生产环境LLM成本暴增应急响应手册
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