AI流水线的成本真相：三个黑洞、两个杠杆、一个账本
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原文中文，约7500字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文探讨了AI流水线从需求设计到发布的六个阶段的成本控制，分析了需求设计、开发、构建等环节的成本黑洞及省钱策略。提出通过明确需求、使用契约模板、缩小上下文、设置成本守卫等方法降低token消耗，并强调在需求变更时沉淀知识以提高效率，最终强调量化成本以优化流程。
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关键要点
- AI流水线的成本控制分为六个阶段：需求设计、需求拆解、开发、构建、代码审查和发布。
- 需求设计阶段的关键是明确需求，避免无上限的token消耗。
- 使用契约模板进行需求拆解，可以有效降低后续开发阶段的返工成本。
- 开发阶段需要缩小上下文范围，避免不必要的token消耗和幻觉返工。
- 构建阶段要设定次数边界和成本守卫，防止修复循环导致的成本失控。
- 代码审查应由独立的AI进行，以发现潜在问题，降低修复成本。
- 发布阶段需进行成本快照和报告，以量化各阶段的token消耗，优化流程。
- 在需求变更时，沉淀知识以便于后续复用，降低变更成本。
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延伸问答
AI流水线的成本控制分为哪几个阶段？
AI流水线的成本控制分为六个阶段：需求设计、需求拆解、开发、构建、代码审查和发布。
如何在需求设计阶段避免token消耗过高？
在需求设计阶段，应明确需求，避免无上限的token消耗，使用执行契约而非全量探索。
需求拆解的契约模板有什么作用？
需求拆解的契约模板可以有效降低后续开发阶段的返工成本，确保前后端对齐。
开发阶段如何控制成本？
开发阶段应缩小上下文范围，避免不必要的token消耗，并确保按需引用相关文件。
构建阶段的成本失控主要表现在哪些方面？
构建阶段的成本失控主要表现为修复循环中的每一次失败都在叠加token消耗，导致成本没有上限。
发布阶段的成本快照有什么重要性？
发布阶段的成本快照可以量化各阶段的token消耗，帮助优化流程和控制成本。
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