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模型路由按任务复杂度智能分发，简单请求走经济模型、复杂请求走旗舰模型，企业AI调用成本可直降60%以上，是最落地的成本治

单次输入三千 tokens、输出五百 tokens 的客服场景下，对比轻量与旗舰模型在每千次及每月十万次调用下的成本差异

2026年大模型API价格跨度从每百万Token0.1美元到50美元，实际选型应关注业务任务总成本而非表面单价，结合输入

企业盯着Token单价谈判，却忽视重复提问、Agent循环和模型滥用等无效调用。真正压垮预算的，是低效的调用结构而非模型

模型能力趋同后，企业选型核心从训练指标转向推理延迟、缓存效率与成本结构，推理侧经济账已成AI厂商核心护城河。

企业盲目将海量资料塞进长上下文窗口，不仅带来数十倍成本激增与响应延迟，更会因注意力稀释导致关键信息遗漏，工程上应转向RA

行业正从依赖单一旗舰模型转向按任务分配不同档位，以客服、代码、研究等场景分层调用，在成本、延迟和稳定性之间取得工程最优。