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AI 成本控制：预算、节流和模型分层
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能AI 功能的成本控制：2026 年的预算、节流和分层
简介
生成式人工智能不再只是一个游乐场实验——它是客户支持代理、内容生成工具和工业分析的支柱。到 2026 年初，企业人工智能预算比两年前增加了一倍多。从一次性训练成本到持续推理的转变意味着每个用户查询都会触发计算周期和令牌消耗。换句话说，人工智能现在带有真正的月度发票。如果没有刻意的成本控制，团队就会面临账单失控、支出失调甚至“拒绝钱包”攻击的风险，其中对手会在保持基本费率限制的情况下利用昂贵的模型。
本文提供了一个用于控制 AI 功能成本的综合框架。您将了解预算为何重要、如何设计预算、何时限制使用、如何对模型进行分层以实现成本效益权衡，以及如何通过 FinOps 治理来管理人工智能支出。每个部分都提供了上下文、操作细节、推理逻辑和要避免的陷阱。自始至终，我们都集成了 Clarifai 的平台功能（例如成本和预算仪表板、计算编排和动态批处理），以便您可以在现有的 AI 工作流程中实施这些策略。
快速摘要：1) 确定成本驱动因素并跟踪单位经济效益； 2）设计具有多级上限和警报的预算； 3) 实施限制和节流，防止消费失控； 4）使用分层模型和路由器以获得最佳性价比； 5) 实施强有力的 FinOps 治理和监控； 6) 从失败中吸取教训，为未来的成本趋势做好准备。
了解 AI 成本驱动因素以及预算控制为何重要
人工智能的新经济学
绘图和跟踪成本
有效的成本控制始于单位经济效益。明确 AI 堆栈的成本组成部分：