💡 為什麼成本分析很重要？

學生專題如果要轉成商業化產品，第一個現實問題就是：「跑一次要花多少錢？」
我整合了三大平台：ESP32-CAM、AWS Rekognition、Google Gemini，
讓我們一起來算一算真實營運的開銷。

🧾 成本結構拆解

📊 為什麼這個架構省錢又穩定？
Rekognition 自帶模型訓練
不用自行訓練人臉模型，節省上萬筆資料的準備成本。

GCP VM 僅負責邏輯控制，不跑 AI
負載輕、維運穩，並可使用免費額度。

Gemini 成本透明且具批量模式
批次生成多張廣告可降至 $0.02 / 張。

🧩 擴充到多家門市的成本線性成長

即使擴充到 20 家店、每月辨識 100 萬次，費用約 $1000 美元左右。
Rekognition 提供用量階梯折扣，越用越便宜。

💡 小店負擔得起，大型連鎖品牌也能彈性擴張。

💬 商業化潛力

SaaS 訂閱制：零售商按月租用系統。

精準推播收費制：供應商品牌可付費投放廣告。

數據分析價值：匿名化顧客偏好可用於商品採購策略。

🔧 結語

Day 21 告訴我們：AI 雲端服務不再是天價，而是「低成本 × 高價值」。
明天 Day 22，我要帶你想像它如何升級成完整的智慧零售平台，
甚至接軌 AR、刷臉支付的未來 🚀。