基于Apple端侧AI工具和Google LiteRT原始文档，拆解模型压缩、内存峰值、冷启动、能耗和机型覆盖的真实单位经济学。

对照Apple App Analytics和Google Analytics官方指标，拆解AI App安装、有效注册、首次互动与D7留存的不同分母和反作弊要求。

从数据字段、第三方SDK到应用商店披露，用三张表审计AI App真实采集行为、用途与删除路径，避免审核和信任风险。

AI App进入日本市场的本地化验收框架：应用商店截图、日语互动、订阅说明、数据权限、客服及可复现的体验实验。

从订单流水到净贡献利润，拆解AI App订阅的平台费用、退款、续费、渠道归因、算力与现金流，提供透明假设的核算模板。

用有效任务数而非GPU利用率和Token单价核算企业AI推理成本，建立质量、时延、能耗及毛利对比模型。

以有效互动分钟衡量实时数字人视频的模型、音视频传输、存储、失败重试和人工治理成本。

建立AI Agent执行证据链：从工具调用、权限校验到人工审批和回滚，区分聊天记录与业务审计日志。

拆解AI SaaS按席位、按调用和按有效任务计费的成本、毛利与续费风险，用透明假设建立可复核模型。

AI浏览器购物代理的交易风险核对：价格变化、提示注入、人工付款授权、撤销和实际任务成本指标。