企业如何有效管控大语言模型成本：实用指南

大语言模型（LLM）是驱动大多数生成式 AI 与智能体解决方案的核心技术，功能强大，但使用成本同样不菲。

更棘手的是，预测和追踪大语言模型的支出本身就充满挑战——由于一次查询的实际费用往往要等到任务完成后才能确定，企业很难事先做出精准的预算规划。

好消息是，IT 领导者确实可以采取有效手段来遏制不必要的大语言模型开销。CIO 们必须首先识别大语言模型支出是如何让 AI 预算悄然膨胀的，并学会发现企业为大语言模型支付了超额费用的种种迹象，才能进一步采取切实行动，压缩不合理的大语言模型支出。

使用大语言模型，你在为什么付费

大语言模型几乎是所有现代生成式 AI 或智能体应用的核心驱动力。

当聊天机器人需要回答用户问题时，它会将问题提交给大语言模型来生成回复；当 AI 智能体被要求在软件应用中实现某项功能时，它会借助大语言模型分析现有代码，再生成与之兼容的新代码；当员工使用 AI 驱动的搜索工具在知识库中查找信息时，大语言模型也在幕后默默解析搜索词意图，并输出指向相关文档的响应。

从运营角度来看，大语言模型处理这类开放性任务和查询的能力是一大优势，正是这种能力让单一 AI 产品得以灵活、可扩展地应对多样化使用场景。

然而从财务角度审视，大语言模型的使用却带来了不小的挑战。因为每一次 AI 应用或智能体与大语言模型交互，都会产生费用——当企业的 AI 应用和服务每天与大语言模型交互数百万次时，累积的支出将相当可观。

使用大语言模型的成本究竟有多高

使用大语言模型的成本主要由两个因素决定：每个 Token 的单价，以及实际消耗的 Token 数量。

要估算使用大语言模型的费用，必须同时掌握这两个变量。前者通常较易获取，因为 AI 厂商一般会公开透明地披露 Token 定价。真正难以预测的是 Token 消耗量——在任务执行前，往往无法精确预知一个 AI 应用完成某项工作会消耗多少 Token。

哪怕只是一点点偏差，一旦叠加到每天数以千计的 AI 任务上，误差就会快速放大，原本制定的预算随时可能失效。

大语言模型成本的实际案例

尽管存在难以预测的不确定性，我们仍可以粗略感知不同任务下大语言模型的成本水平。

以下是 YourGPT 追踪的定价数据所提供的几个示例：

单次费用看似微不足道，但任何人都能意识到，对于整天使用大语言模型生成文本、代码和多模态内容的企业而言，这些费用累积起来将是一笔相当大的开销。

此外，企业正越来越多地部署 AI 智能体，这往往会进一步推高大语言模型支出。因为智能体在完成一项任务时，通常需要与大语言模型进行多次交互。例如，一个软件开发智能体可能先用大语言模型解析初始指令，再生成代码，接着测试代码，针对测试中发现的漏洞生成修复代码，最后再次验证代码质量。

每一个步骤都会消耗 Token，仅生成少量代码，总费用就可能轻松攀升至数百美元。规模化之后，这笔支出将变得极为惊人——目前已有报告显示，个别开发者在借助 AI 智能体辅助编程时，每月大语言模型账单高达 15 万美元。

私有化或自托管大语言模型又如何

值得注意的是，并非所有 AI 应用都依赖第三方大语言模型。企业如有意愿，可以自主开发并部署私有大语言模型。在这种情况下，由于不涉及第三方 AI 厂商，也就不会产生 Token 计费。

不过，由于构建和运维大语言模型的技术门槛极高，加之运行大规模高性能大语言模型所需的庞大基础设施，私有化部署在实践中并不普遍。

即便企业选择自建大语言模型，同样面临高昂的成本压力——需要承担托管模型的服务器费用、服务器的电力消耗，以及维持服务器正常运行所必需的散热系统开销。

关键在于，即使企业部署了私有大语言模型（这在大多数情况下并不现实），同样逃不过一份高额账单。与使用第三方大语言模型的区别仅仅在于：费用的形式从 Token 计费变成了基础设施和电力支出。

管控大语言模型支出面临的挑战

除了大语言模型本身较高的使用价格外，企业还面临若干与大语言模型和 AI 使用场景密切相关的挑战，这些挑战进一步加大了控制大语言模型支出的难度：

正因如此，即便是在其他技术领域拥有成熟成本管控经验的企业，也可能在大语言模型支出上栽跟头，面临意料之外的超支局面。

有效控制大语言模型成本的实用策略

值得庆幸的是，尽管并不存在一套放之四海而皆准的简单公式，企业仍然可以采取切实可行的措施，在不削弱大语言模型价值的前提下有效降低使用成本。

主要策略包括：

总结

归根结底，大语言模型只有在其带来的生产力提升能够覆盖使用或运维成本时，才真正为企业创造价值。正因如此，企业在选择和使用大语言模型时，必须坚持成本效益导向，战略性地规划大语言模型的应用方式，才能实现技术价值的最大化。

Q&A

Q1：大语言模型的费用是怎么计算的？

A：大语言模型的费用主要由两个因素决定：每个 Token 的单价，以及实际消耗的 Token 总量。AI 厂商通常会公开 Token 定价，但实际消耗的 Token 数量往往难以提前预测，因为不同任务的复杂程度差异较大，这就导致预算很容易出现偏差，尤其是在大规模使用的场景下，累积误差会迅速放大。

Q2：部署私有大语言模型能省钱吗？

A：不一定。私有化部署虽然不需要按 Token 向第三方厂商付费，但企业需要自行承担服务器购置、电力消耗以及散热系统等基础设施成本，整体支出同样相当高昂。加之自建大语言模型技术门槛高、运维复杂，对大多数企业而言并不现实，因此私有化部署并不一定比使用第三方模型更经济。

Q3：企业有哪些方法可以控制大语言模型的使用成本？

A：企业可以从多个维度入手来控制大语言模型支出：根据任务复杂度选择合适规模的模型，避免为简单任务使用高价模型；优化提示词设计，减少不必要的 Token 消耗；对智能体的调用次数进行合理限制；同时建立完善的用量监控机制，及时发现并处理异常支出，从而在保障 AI 应用效果的同时实现成本可控。