根据模型、架构和使用模式的不同，运营成本很容易达到数十万美元。问题并不总是 AI 很贵。很多时候，真正的问题是公司把大型 LLM 用于每个任务，包括那些本可以用简单规则、脚本、数据库或较小的本地模型来处理的工作。
这就好比用一辆重型卡车，只为了把一小袋东西从马六甲送到吉隆坡。卡车能完成这项工作，但一辆 Kancil 小汽车可以用低得多的油耗和运营成本送达同样的物品。这正是智能路由（智能路由）背后的原理：为正确的任务使用正确的处理引擎。
在NeuralOps，我们的独立系统构建 代理（独立系统 构建者 代理）使用本地 LLM、护栏（Guard Rails）和智能路由来设计和构建系统。代理 在初始学习、开发、测试和验证阶段可能会消耗大量 token--但这种消耗是暂时的。
一旦独立系统（独立系统）构建完成，重复性操作就会转移到固定规则、PHP 服务、自动化脚本、数据库和经过验证的工作流上。之后系统可以持续运行，而无需 LLM 处理每笔交易。
结果，每月使用量可能从约320 亿 token 降至仅 1.5–2 亿 token，主要用于处理异常、未知情况、系统改进以及真正需要 AI 的任务。在某些使用场景中，核心独立工作流本身的运营成本大约为每月 20 美元，具体取决于基础设施和工作负载。
关键成果：
更低的 token 消耗
更低的长期运营成本
使用本地 LLM 以获得更好的控制
护栏（Guard Rails）带来可预测的输出
智能路由避免使用超大模型
仅在真正需要 AI 时才使用 AI
独立工作流无需重复收取 token 费用即可持续运行
NeuralOps 的原理很简单：
能用 Kancil 完成的工作，就不要用卡车。AI 构建系统，然后系统独立运行。
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