大語言模型（LLM）是驅動大多數生成式 AI 與智能體解決方案的核心技術，功能強大，但使用成本同樣不菲。
更棘手的是，預測和追蹤大語言模型的支出本身就充滿挑戰——由於一次查詢的實際費用往往要等到任務完成後才能確定，企業很難事先做出精準的預算規劃。
好消息是，IT 領導者確實可以採取有效手段來遏制不必要的大語言模型開銷。CIO 們必須首先識別大語言模型支出是如何讓 AI 預算悄然膨脹的，並學會發現企業為大語言模型支付了超額費用的種種跡象，才能進一步採取切實行動，壓縮不合理的大語言模型支出。
使用大語言模型，你在為什麼付費
大語言模型幾乎是所有現代生成式 AI 或智能體應用的核心驅動力。
當聊天機器人需要回答用戶問題時，它會將問題提交給大語言模型來生成回復；當 AI 智能體被要求在軟體應用中實現某項功能時，它會藉助大語言模型分析現有代碼，再生成與之兼容的新代碼；當員工使用 AI 驅動的搜索工具在知識庫中查找資訊時，大語言模型也在幕後默默解析搜索詞意圖，並輸出指向相關文檔的響應。
從運營角度來看，大語言模型處理這類開放性任務和查詢的能力是一大優勢，正是這種能力讓單一 AI 產品得以靈活、可擴展地應對多樣化使用場景。
然而從財務角度審視，大語言模型的使用卻帶來了不小的挑戰。因為每一次 AI 應用或智能體與大語言模型交互，都會產生費用——當企業的 AI 應用和服務每天與大語言模型交互數百萬次時，累積的支出將相當可觀。
使用大語言模型的成本究竟有多高
使用大語言模型的成本主要由兩個因素決定：每個 Token 的單價，以及實際消耗的 Token 數量。
要估算使用大語言模型的費用，必須同時掌握這兩個變量。前者通常較易獲取，因為 AI 廠商一般會公開透明地披露 Token 定價。真正難以預測的是 Token 消耗量——在任務執行前，往往無法精確預知一個 AI 應用完成某項工作會消耗多少 Token。
哪怕只是一點點偏差，一旦疊加到每天數以千計的 AI 任務上，誤差就會快速放大，原本制定的預算隨時可能失效。
大語言模型成本的實際案例
儘管存在難以預測的不確定性，我們仍可以粗略感知不同任務下大語言模型的成本水平。
以下是 YourGPT 追蹤的定價數據所提供的幾個示例：
單次費用看似微不足道，但任何人都能意識到，對於整天使用大語言模型生成文本、代碼和多模態內容的企業而言，這些費用累積起來將是一筆相當大的開銷。
此外，企業正越來越多地部署 AI 智能體，這往往會進一步推高大語言模型支出。因為智能體在完成一項任務時，通常需要與大語言模型進行多次交互。例如，一個軟體開發智能體可能先用大語言模型解析初始指令，再生成代碼，接著測試代碼，針對測試中發現的漏洞生成修復代碼，最後再次驗證代碼質量。
每一個步驟都會消耗 Token，僅生成少量代碼，總費用就可能輕鬆攀升至數百美元。規模化之後，這筆支出將變得極為驚人——目前已有報告顯示，個別開發者在藉助 AI 智能體輔助編程時，每月大語言模型賬單高達 15 萬美元。
私有化或自託管大語言模型又如何
值得注意的是，並非所有 AI 應用都依賴第三方大語言模型。企業如有意願，可以自主開發並部署私有大語言模型。在這種情況下，由於不涉及第三方 AI 廠商，也就不會產生 Token 計費。
不過，由於構建和運維大語言模型的技術門檻極高，加之運行大規模高性能大語言模型所需的龐大基礎設施，私有化部署在實踐中並不普遍。
即便企業選擇自建大語言模型，同樣面臨高昂的成本壓力——需要承擔託管模型的伺服器費用、伺服器的電力消耗，以及維持伺服器正常運行所必需的散熱系統開銷。
關鍵在於，即使企業部署了私有大語言模型（這在大多數情況下並不現實），同樣逃不過一份高額賬單。與使用第三方大語言模型的區別僅僅在於：費用的形式從 Token 計費變成了基礎設施和電力支出。
管控大語言模型支出面臨的挑戰
除了大語言模型本身較高的使用價格外，企業還面臨若干與大語言模型和 AI 使用場景密切相關的挑戰，這些挑戰進一步加大了控制大語言模型支出的難度：
正因如此，即便是在其他技術領域擁有成熟成本管控經驗的企業，也可能在大語言模型支出上栽跟頭，面臨意料之外的超支局面。
有效控制大語言模型成本的實用策略
值得慶幸的是，儘管並不存在一套放之四海而皆準的簡單公式，企業仍然可以採取切實可行的措施，在不削弱大語言模型價值的前提下有效降低使用成本。
主要策略包括：
總結
歸根結底，大語言模型只有在其帶來的生產力提升能夠覆蓋使用或運維成本時，才真正為企業創造價值。正因如此，企業在選擇和使用大語言模型時，必須堅持成本效益導向，戰略性地規劃大語言模型的應用方式，才能實現技術價值的最大化。
Q&A
Q1：大語言模型的費用是怎麼計算的？
A：大語言模型的費用主要由兩個因素決定：每個 Token 的單價，以及實際消耗的 Token 總量。AI 廠商通常會公開 Token 定價，但實際消耗的 Token 數量往往難以提前預測，因為不同任務的複雜程度差異較大，這就導致預算很容易出現偏差，尤其是在大規模使用的場景下，累積誤差會迅速放大。
Q2：部署私有大語言模型能省錢嗎？
A：不一定。私有化部署雖然不需要按 Token 向第三方廠商付費，但企業需要自行承擔伺服器購置、電力消耗以及散熱系統等基礎設施成本，整體支出同樣相當高昂。加之自建大語言模型技術門檻高、運維複雜，對大多數企業而言並不現實，因此私有化部署並不一定比使用第三方模型更經濟。
Q3：企業有哪些方法可以控制大語言模型的使用成本？
A：企業可以從多個維度入手來控制大語言模型支出：根據任務複雜度選擇合適規模的模型，避免為簡單任務使用高價模型；優化提示詞設計，減少不必要的 Token 消耗；對智能體的調用次數進行合理限制；同時建立完善的用量監控機制，及時發現並處理異常支出，從而在保障 AI 應用效果的同時實現成本可控。
