在前幾天，我們已經學會如何讓模型更強大：

RAG (Day 10)：透過知識檢索補充資訊

微調 (Day 11)：讓模型學會專屬語境

模型評估 (Day 12)：確保效果真的提升

但是，另一個現實問題來了：
👉 「這樣的 AI 系統會花多少錢？」
👉 「我要怎麼避免成本爆表？」

今天我們來聊聊 成本控管。

1️⃣ 雲端 AI 模型的計費方式

不論是 Azure 還是 GCP，大多數 GenAI 平台都是 依 Token (字數) 計價。

Input Token：你送給模型的文字長度

Output Token：模型生成的回覆長度

不同模型：GPT-4、Gemini Pro、Embedding、Image 模型的單價不同

📌 簡單理解：
「字數越多、模型越強 → 成本越高」

2️⃣ Azure AI Foundry 的成本特點

依模型種類計價：GPT-3.5 比 GPT-4 便宜數倍

支援多種部署模式：

按需 (Pay-as-you-go)：適合測試

專屬部署 (Provisioned Throughput Units, PTU)：適合長期高頻率呼叫，能預測支出

與 Azure 成本管理工具整合：可設定 budget alert

3️⃣ GCP Vertex AI 的成本特點

依 API 呼叫次數與 Token 計價

支援多種模型家族：Gemini、Imagen、Text-Bison → 可依需求選擇不同價位

與 BigQuery 整合：如果是資料驅動應用，會額外有資料處理費用

Cloud Billing + Cost Table：可追蹤不同專案的成本

4️⃣ 成本最佳化策略

✅ 策略一：選擇合適的模型

測試階段用 GPT-3.5 / Gemini Pro → 成本低

上線後才考慮 GPT-4 / Gemini Ultra

✅ 策略二：縮短 Prompt 與回覆

不要把整份文件丟給模型

善用 RAG，只給模型「相關片段」

設定 max tokens 避免超長回答

✅ 策略三：快取 (Caching)

常見問題的答案先存起來，不要每次都丟給模型

Azure / GCP 都可搭配 Redis / Memorystore

✅ 策略四：監控與警示

設定每天/每月上限

透過 Azure Cost Management 或 GCP Billing 設定警示

5️⃣ 簡單試算

假設：

每次請求平均 1,000 tokens（含輸入輸出）

每天 10,000 請求

👉 GPT-4：大約 20~30 美元 / 天
👉 GPT-3.5：大約 2~3 美元 / 天
👉 Gemini Pro：類似 GPT-3.5 的級別

差異：一個月下來，可能是 600 美元 vs 60 美元！

6️⃣ 小結

今天我們學會：

雲端 AI 平台的計費方式（依 Token / 模型）

Azure 與 GCP 的成本特點

常見的最佳化策略：選模型、縮短 Prompt、快取、監控

為什麼「成本規劃」跟「技術設計」一樣重要

👉 明天（Day 14），我們會探討 安全性與權限控管，看看在企業導入 AI 時，如何確保資料安全、權限正確分配。