English(EN) Where Should AI Stop and Code Start?

AI vs. 代码：成本分析显示，确定性软件在处理高并发决策时更具优势

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-16 08:14

一项比较使用AI模型与传统代码在特定决策任务上的成本的实验显示，成本差异显著。对于退款资格审查这类频繁发生的任务，使用Claude Opus 5等模型每年约需花费73,000美元，而使用确定性的Java方法成本仅为几分之一美分。实验表明，AI最适合处理需要细致判断且不常发生的任务，例如理解客户意图，而确定性代码在处理高并发、基于规则的决策时更具成本效益。 AI

影响强调了确定性代码在处理高并发、基于规则的决策方面的成本效益，表明AI最适合处理细致、低并发的任务。

排序理由对AI模型成本与传统软件在特定任务上的成本进行分析。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Antonio Lopes Correia · 2026-09-16 08:14

人工智能应止于何处，代码应始于何处？

Why some decisions belong in AI—and others belong in five lines of code. <blockquote> Part 13 findings of an experiment: building an LLM-powered support agent with deterministic boundaries. The <a href="https://github.com/antoniolopescorreia/reliable-ai-support…

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