大多数人都低估了 SME 银行对账单自动化的复杂性。
想象一下 100 家 SME。每家 SME 上传 100 页的银行对账单。这不仅仅是“100 个文件”。这是 10,000 页的财务数据，可能包含数千笔交易、OCR 噪声、重复条目、内部转账、银行费用、退款、现金存款、平台结算、贷款变动以及含义不清的描述。
如果我们采用第一种方法，AI 智能体会直接阅读并推理所有内容。对于一份繁重的 100 页 SME 文件，完整的 AI 工作流（包括提取、分类、验证、纠正和报告生成）每家 SME 可能消耗约 200,000 至 500,000 个 token。对于 100 家 SME，这将总计约为 2000 万至 5000 万个 token。
将 Claude 用作高端全流程处理模型，成本会迅速攀升。如果我们采用 3500 万个 token 的中等估计值，按 80% 输入和 20% 输出拆分，那意味着约 2800 万个输入 token 和 700 万个输出 token。按 Claude Sonnet 的入门定价（每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元），约为 126 美元。按标准定价（输入 3 美元、输出 15 美元），则约为 189 美元。
第二种方法则不同。AI 不会反复读取所有内容。一个分离式系统首先将银行对账单提取为结构化的交易行，清理数据、检测重复项、拆分转账、应用会计规则、映射标准描述、验证输出，并且只将含义不清或有风险的交易路由给 AI。
采用这种方法时，可以使用 Qwen 或其他成本更低的模型，因为护栏已经控制着工作流。该模型不需要“从零理解一切”。它只处理选定的异常情况。如果只有 5% 至 15% 的交易需要 AI 复核，那么全部 100 家 SME 的 token 总用量可能会降至约 300 万至 700 万个。
采用 500 万个 token 的中等估计值，按 80% 输入和 20% 输出拆分，那意味着 400 万个输入 token 和 100 万个输出 token。使用低成本的类 Qwen 路由模型，在某些定价结构中，AI 推理成本可能低于 1 美元（不包括 OCR、托管、存储、工程和复核成本）。
所以，真正的比较并不是简单的 Claude 对 Qwen。那太肤浅了。真正的比较是架构。Claude 直接处理一切，在本例中可能花费约 126 至 189 美元。而只将路由后的异常情况交给 Qwen 的分离式系统，则可能把 AI token 成本降至 1 美元以下，具体取决于提供商定价。
这就是智能路由、细分和护栏至关重要的原因。SME 财务报表自动化的未来，不是“把 10,000 页交给最大的 AI 模型”。更聪明的模式是：系统处理结构化的内容，AI 处理不确定的内容，而人工复核有风险的内容。
10→成本节约的意义就在于此。
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