AI采购报价表通常从模型输入和输出Token价格开始，但企业真正为一次成功完成的业务任务付费。不同供应商对区域、缓存、批量、推理内容和专用能力的计费方式可能不同，应用层还有失败重试、检索、人工审核和峰值容量费用。比较采购方案时，应把价格页面映射到同一工作负载，而非盯住最便宜的一行。
先定义成功任务和统一的输入分布
建立至少三类真实测试任务：短文本分类、长文档问答和工具调用型Agent。为每一类记录输入长度、输出长度、上下文轮次、使用频率和合格标准。一个模型处理十万Token长文档，和模型完成一次二十字回复，不能仅以每百万Token价格相除比较价值。应以通过人工可核验质量门槛的任务作为分母，失败或无用的输出仍然计入实际成本。
建议使用匿名化历史业务样本而非供应商提供的展示案例。每次测试保持相同任务集、随机顺序和可复现评分表，控制提示词、接口版本及运行地区等变量。如果任务需要中文、日语或越南语处理，也应分别取样。单一语言的漂亮演示不能证明模型适合跨国客服与物流销售等场景。
拆出模型使用量与不同计费维度
Amazon Bedrock官方定价页和Google Cloud生成式AI定价页面都包含不同模型或服务的价格规则，并可能随着时间、地区和产品版本改变。采购时应保存报价抓取日期、币种、模型ID、输入输出类型以及任何优惠期条件，不要用一个固定Token价格代表整个平台。
将文本、图片、音频、视频、检索、缓存写入和缓存读取拆成独立成本行。对于只在部分任务中触发的能力，要用真实调用频率加权。合同和免费额度也应单列，避免把短期试用补贴当成项目长期单位成本。海外部署还需考虑汇率、税费和计费区域，而这些条件无法仅从产品宣传页推断。
用失败和重试记录还原真实账单
一次用户请求可能触发多个模型调用：先查知识库、再生成答案、最后调用工具；每个环节都可能因为超时或格式错误重试。采购对比必须记录API请求次数、成功状态、错误码和计费情况，并按供应商实际政策判断失败请求是否收费，不能假设所有服务的计费规则相同。
对结果质量不达标但HTTP成功的请求，也要记录为业务失败，因为服务器成功状态不等于任务完成。一个假设模型每次调用便宜两成，却因工具格式不稳定产生更多重试，最终可能让每项合格任务反而更贵。通过敏感性分析改变失败率和平均重试次数，检验结论是否仍成立。
纳入峰值延迟、缓存命中率与容量约束
平均响应时间很容易掩盖高峰问题。客服或语音Agent更应观察P95、P99延迟，批量摘要则关注单位时间吞吐量。实验时按正常负载、突发两倍负载和网络异常三个场景测量，记录超时分布与容量限制。需要跨地区服务的业务，应从实际用户所在地运行测试而非只看供应商机房所在地。
缓存有时能显著降低重复上下文的成本，但命中率取决于业务请求是否真的重复、前缀是否稳定以及供应商的缓存有效期。不要在只有理想样本的测试里宣称缓存节省百分之九十。以真实访问日志匿名抽样估算命中率，并记录缓存可能对数据新鲜度产生的影响。
把安全、审计和人工复核列入总成本
企业并非只向模型购买推理能力，还需要身份权限、日志留存、数据分级、人工审批及异常响应。一个输出需要十分钟人工核对的系统，可能不如价格略高但更稳定的系统节约总体时间。将人工纠错工时、接口维护、供应商迁移测试、审计成本和数据存储成本按业务任务分摊，形成总拥有成本TCO。
若模型会输出未经确认的价格、合同条款或客户资料，必须把人工复核关口设计在真正生效之前。安全审计成本可能与业务类型、数据敏感程度和当地规定有关，不能在所有行业套一个百分比。每项假设都要展示来源及上下限，让采购评审知道哪些数字经过实测、哪些仍待验证。
制作可复用的供应商对照和切换决策
最终对照表建议六列：有效任务成本、准确或合格率、P95延迟、可用性、数据与安全要求、迁移和退出成本。定义最低通过门槛后再比较通过门槛的供应商，防止低价模型因为质量不合格仍被选中。每次模型版本升级或价格调整，保留原始报价和测试记录，以便回归而非全部从头判断。
假设A服务每个通过验收任务耗费0.04美元，B服务为0.035美元，但B的峰值延迟超过业务上限，那么B的低价没有直接的采购意义。这些是假设数值，不是AWS或Google的报价。正确的采购结论应由真实工作负载、服务协议与验收要求决定，价格是关键维度，却不应被用来替代质量和业务连续性。
Sources
- Amazon Bedrock 官方定价页面，持续更新，2026-11-08核查
- Google Cloud Generative AI / Agent Platform 定价，持续更新，2026-11-08核查
封面：Unsplash / Vitaly Gariev。
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