把成本按租户摊开：单位经济模型怎么看

AI 成本必须摊到功能、租户、任务类型等维度，才能回答「哪个功能在花钱」。本文给出三个基础数字、三条看不见的浪费、该看的指标与落地顺序。

为什么必须按租户摊成本

只看"这个月花了多少钱"，你无法回答：**是哪个功能、哪个租户、哪类请求在花钱**。

结果就是涨价时只能一刀切（要么全站降价体验，要么全面提价），而这通常都是错的决策。

1. **单次调用平均成本**（按功能分组：问答、抽取、生成、批量任务）；

2. **单活跃用户成本**（月成本 / 月活）；

3. **单付费用户毛利**（收入 − 变动成本）。

有了这三条，才谈得上"这个功能是否值得做"。

**功能**：哪个入口最贵（常见是"让模型反复重试"的那条链路）；

**租户**：Top 5 租户占比多少（集中度高就说明有脚本或死循环）；

**任务类型**：交互式 vs 批量；

**模型/版本**：换版本后成本是否变化；

**缓存命中**：命中率低通常意味着可优化空间大。

**重试放大**：失败重试把成本翻倍，却只在错误率里体现，不进成本归因；

**上下文过长**：把整份文档重复塞进每轮对话；

**批任务不设上限**：某个租户一次提交十万条，账单当天翻倍。

**单位成本趋势**（周环比），比总额更能发现问题；

**成本 Top 功能/租户占比**；

**缓存命中率与重试率**；

**每千次调用的 token 消耗**（判断提示词是否在膨胀）。

1. 先给每次调用打上"功能/租户/模型版本"标签（不改业务逻辑，只加标签）；

2. 汇总出单位成本与占比；

3. 找出 Top 1 的浪费点，做一次优化并记录前后对比；

4. 建立**成本预算与告警**（按租户与全局各一条）。

**关键纪律**：任何成本优化都要同时记录**质量指标**。只看成本，迟早会把质量赔进去。