企业 AI 的账，不只由模型单价决定。Agent 把任务跑完，可能要消耗数倍甚至数十倍于简单问答的 Token，模型路由和推理效率开始直接影响部署成本。
- 新智元报道的「星火 Token Factory」把模型调用放在统一中间层，按 Prompt 长度、对话轮次、任务难度和数据敏感等级分流，再综合质量、成本、延迟、可用性与安全。文章称平均决策延迟低于 100 毫秒。1
- 原文给出的一个企业案例是：客服请求中超过 60% 属于查订单、问退换货等轻任务，分流并叠加语义缓存、Prompt 压缩和上下文裁剪后，月均 Token 成本比全量使用高档模型少一半以上。该数字属于文章报道的案例口径。1
- 针对国产化部署，文章称其推理引擎在相同硬件上对比 vLLM-Ascend，效率约提升 5 倍，首 Token 延迟降低 30% 到 40%；另一家企业案例则称整体效率提升约 50%，等效节省数百万元硬件采购成本。1
这些数字是原文转述的产品和企业案例，不是独立第三方测评。能不能少买卡，最后还要看任务分布、硬件环境和实际负载。
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