这两年几乎每家企业都在问同一个问题：我们要不要上大模型？在帮客户做过不少 AI 项目后，我们的答案是——先别急着选模型，先想清楚三件事。
一、你的场景是不是真的需要大模型
很多需求其实用传统方法更稳、更省钱。大模型擅长的是理解和生成自然语言：客服问答、文档摘要、内容改写、代码辅助。如果你的需求是精确计算或规则明确的流程，规则引擎往往更合适。
二、你有完备的知识库吗
大模型的效果，很大程度取决于你喂给它的上下文。落地前建议先盘清楚：
- 相关资料是否已经数字化、结构化
- 是否有敏感数据需要脱敏或私有化部署
- 谁来持续维护这些知识库
三、成本怎么算
调用成本容易被低估。一个简单的估算方式：
# 粗略估算月度调用成本
requests_per_day = 5000
tokens_per_request = 1500 # 输入 + 输出
price_per_1k_tokens = 0.01 # 单位：元
monthly_cost = (
requests_per_day * 30 * tokens_per_request / 1000 * price_per_1k_tokens
)
print(f"预计每月成本：约 {monthly_cost:.0f} 元")想清楚这三点，再来谈选哪个模型、怎么搭架构，才不会白花钱。如果你正在规划企业的 AI 落地，欢迎联系我们聊聊~