單個試點很便宜。但一千名員工每天各自調用旗艦模型，就不便宜了——而多數財務團隊要等賬單寄到才發現。
AI支出爲何隱形
模型用量按token而非服務器計費，於是成本變成沒人認領的一行。團隊自由實驗，prompt越寫越長，重試不斷疊加，賬單複利增長。沒有歸因，你就分不清哪些用例創造價值、哪些在燒錢。
面向AI的FinOps
套用雲團隊學來的紀律：把成本分攤到團隊與用例，爲每個功能設預算，並按任務選模型。摘要類工作很少需要最貴的旗艦模型。把簡單任務路由到更小模型，往往就是賬單上最大的槓桿。
讓它可觀測
按工作流埋點token支出，對異常告警，每月覆盤頭部消耗者。把財務視圖與質量紅線綁定，使降本不會悄悄拉低答案質量。這裏的治理是賦能：它讓你敢對更多實驗說yes，因爲沒有一個能失控。
Key Takeaways
- AI成本藏在無人認領的token裏，隨後悄然複利。
- 分攤支出、按功能預算、按任務路由到合適規模的模型。
- 讓token支出可觀測，並把降本與質量紅線掛鉤。
Conclusion
AI成本治理不是要說不，而是讓實驗能安全擴張，使賬單反映價值而非驚嚇。