优化生成式AI与智能体AI成本的十大最佳实践

随着企业规模化推进AI相关项目，开发、部署和运营生成式AI模型的成本也在显著攀升。向AI智能体转型的趋势，更因架构设计不合理、运营成熟度不足以及治理机制薄弱等问题，进一步推高了整体成本。

以下十大最佳实践，可帮助IT领导者有效控制成本，加速实现业务价值与运营效率：

一、客观评估模型精度、性能与成本之间的权衡关系

对于IT领导者而言，选择合适的模型需要在精度、性能与成本之间寻求平衡。有针对性的定制化方案往往能在降低推理成本的同时提升整体性能。

此外，大多数API服务商对输入和输出Token分开计费，部分服务商则按字符数收费。针对具体应用场景对不同计费模式进行归一化处理，才能实现真正意义上的横向比较。

IT领导者还应开展长周期试点项目，以验证总拥有成本（TCO）的假设前提，并及早发现潜在或隐性成本。

二、构建AI模型沙箱，保障安全性、模型可选性与价格透明度

建立AI沙箱是推动安全实验的有效途径。沙箱应以模型目录的形式，以自助服务方式提供可用模型，并以基本的安全与隐私原则为基础。

在构建沙箱的同时，IT领导者还应为每个模型提供"模型说明卡"，帮助用户了解各模型的适用场景。通过报告工具向用户公开模型成本信息，有助于用户在不牺牲精度或性能的前提下做出更经济合理的选择。

三、在模型增强与定制化过程中平衡前期投入与运营成本

在对生成式AI模型进行定制时，IT领导者必须兼顾前期投入（如提示词工程、检索增强生成及微调）与持续推理成本之间的平衡。通过有效的上下文工程，或针对特定数据集进行指令微调、持续预训练等方式，可以优化模型的运行成本。

在成本控制方面，建议按照由简到繁的顺序依次尝试不同的增强与定制方案，仅在简单方法无法满足输出质量要求时，才升级至更复杂的方法。此外，精心管控上下文输入内容，确保每次推理仅调用必要信息，也是控制生成式AI成本的重要手段。

四、充分认识自托管方案的利弊权衡

自托管生成式AI模型（通常为本地部署）对于追求更高控制权和数据隐私保护的企业颇具吸引力。然而，IT领导者必须清醒认识到其中的潜在代价，因为自托管涉及的成本驱动因素相当繁多。

其中最容易被低估的，是大规模运营生成式AI所需的专业人才成本。在决定是否采用自托管方案之前，IT领导者应充分评估其复杂性与成本影响，并审视自身组织在前期投入、持续维护和技术储备方面的实际承载能力。

五、主动管理软件即服务（SaaS）应用

SaaS厂商正以捆绑套餐、强制升级、可选分级和附加功能等多种方式打包AI智能体产品，各种模式在成本、采用难度和锁定风险方面存在显著差异。

IT领导者需要评估AI功能的实际生产力价值，与厂商协商透明的成本归因方式，并避免在未经ROI验证的情况下推行全企业升级。同时，应以用例为导向制定升级策略，仅在能够产生可量化收益的岗位或工作流程中启用AI功能；建立严格的使用权限治理机制，防止资源滥用和意外超支；并要求厂商提供清晰的AI成本明细。

六、针对智能体AI协商新型定价模式

随着AI智能体定价模式持续演进并逐步向IT领导者对价值交付的预期靠拢，那些将投资锚定于清晰业务价值的领导者，将更有能力确保AI投入产生长期影响和可持续回报。

IT领导者可以通过推动SaaS厂商提供灵活且可预测的定价模式来实现这一目标；同时开展受控的AI智能体试点，追踪每项任务的成本、节省的时间及最终产出，并据此建立内部基准，在规模化推广之前就基于价值的定价指标达成共识。

七、自动化实现模型选择、缓存与路由

不同模型之间的成本差异，使得手动选择模型对IT领导者而言极具挑战，因此自动化模型选择成为理想解决方案。

AI网关作为一类新型工具，可通过执行策略来追踪和管理对AI服务的访问，并提供缓存与模型路由等功能，有效降低整体成本。

IT领导者应建立系统化的模型选择决策流程，针对不同任务匹配相应的大语言模型，在保障所需性能的同时降低成本——这一自动化的第一步本身就可带来可观的节省。此外，还应将AI网关作为企业级AI使用的成本优化与治理管控平台。

八、构建共享RAG平台，避免重复建设

建立共享的检索增强生成（RAG）平台至关重要，可以避免各团队各自搭建数据摄取、分块和嵌入流水线，从而防止大量数据与基础设施资源的重复浪费。

IT领导者应建立统一的数据摄取与嵌入服务，部署经统一治理的共享向量数据库，并向各团队开放标准化的API接口，供所有生成式AI应用和智能体调用。同时，应通过制度约束防止团队层面的RAG无序扩张，并持续监测检索质量与成本指标，以便持续优化。

九、培育用户的生成式AI成本意识

用户需要了解如何高效使用生成式AI，以避免不必要的浪费和成本超支。面对繁多的应用、模型与平台选择，对用户进行成本管理最佳实践方面的培训尤为必要。

IT领导者应组织专项工作坊，让员工亲身实践大语言模型和AI智能体，并通过分析成功与失败的提示词案例，系统讲解最佳做法与常见误区。

十、持续分析显性与隐性成本

生成式AI平台的投入涵盖多项显性与隐性成本，包括数据成本、人才成本，以及应用搭建与集成成本，这些都需要在决策之初纳入全面考量。

IT领导者需要系统评估上述成本因素，并将其贯穿于总拥有成本的核算始终。尤其需要重点关注并设法降低关键成本驱动因素——这些可变成本对TCO的影响举足轻重。

随着企业从试点阶段迈向生产部署，成本可能迅速攀升。通过践行上述十大最佳实践，IT领导者可以最大化生成式AI投资回报，充分释放其业务潜力。

本文作者Arun Chandrasekaran是Gartner全球CIO研究领域的杰出副总裁分析师，专注于人工智能研究方向。

Q&A

Q1：为什么自托管生成式AI模型的成本容易被低估？

A：自托管生成式AI模型的实际成本远比表面看起来复杂。除了硬件和基础设施投入外，最容易被忽视的是大规模运营所需的专业人才成本。此外，还需考虑系统的持续维护、安全管理、模型更新迭代等隐性支出。很多企业在评估时只关注了前期的硬件采购费用，却低估了长期的运营复杂度和人力成本，导致实际TCO远超预期。

Q2：AI网关在成本优化中具体能发挥哪些作用？

A：AI网关是一类专门用于管理企业AI使用的工具平台，主要通过以下方式帮助降低成本：一是执行访问策略，统一追踪和管控各团队对AI服务的调用情况；二是提供响应缓存功能，对重复性请求直接返回缓存结果，减少不必要的推理调用；三是实现模型路由，根据任务复杂度自动将请求分配给性价比最合适的模型，避免用高成本模型处理简单任务，从而在全企业范围内实现系统性的成本优化。

Q3：如何防止各团队重复建设RAG基础设施？

A：防止RAG重复建设的核心方案是搭建企业级共享RAG平台。具体措施包括：建立统一的数据摄取与嵌入服务，避免各团队各自维护独立的处理流水线；部署统一治理的共享向量数据库；对外提供标准化API接口，让所有生成式AI应用和智能体都通过统一入口调用；同时通过制度层面的约束，明确禁止团队层面的自建RAG行为，并持续监测系统的检索质量与成本表现，实现长期优化。