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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

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。