1. 核心结论

• AI 应用成本包括模型 API 调用、基础设施和人力成本
• Token 消耗、请求次数和缓存命中率是核心成本指标
• 需要建立成本监控和优化机制，避免成本失控

2. 基础概念

成本评估：分析和预测 AI 应用运行成本的方法 Token 成本：LLM API 按 Token 计费的费用 基础设施成本：服务器、GPU、存储等硬件费用 成本优化：降低 AI 应用运行成本的技术和策略

3. 实战场景

• 预算规划
• 成本监控
• 定价策略
• ROI 分析

4. 关联笔记

• AI评估体系
• 成本控制
• Token计费