AI 和代理系统的日益普及导致组织 Token 消耗和整体 AI 成本显著且常常出乎意料地增加。有必要采取一种严谨的方法来评估这些成本，重点关注消耗模式（连续、离散、批量），并理解用例的复杂性并不总是与投资回报率相关。组织应避免为所有任务使用单一的前沿模型，而是将工作分配给不同模型层级和微调的领域模型，以优化成本。有效的提示工程也至关重要，因为低效的提示会导致 Token 浪费和费用增加。 AI
影响 组织需要为 AI 实施严谨的成本管理策略，重点关注消耗模式和多模型架构，以控制不断上涨的 Token 支出。
排序理由 该文章提供了关于 AI 成本管理的观点和分析，而不是报道特定事件。
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