AI应用 · 报价
AI应用报价
AI 应用的报价不在「用了什么模型」，而在数据准备、流程梳理和验收标准的确定。这一页说明构成与常见陷阱。
费用构成
AI应用的钱花在这些工作项上
知道钱花在哪，你和其他方案比价时会准确很多。
| 工作项 | 包含内容 |
|---|---|
| 场景选择与可行性评估 | 先判断哪些环节适合用 AI、哪些不适合。选错场景是 AI 项目最大的浪费。 |
| 数据与知识整理 | 把散在文档、表格、聊天记录里的企业知识整理成可用语料。这通常占一半工作量。 |
| 模型选型与部署 | 公有云 API 还是私有化部署，按数据敏感度与调用量决定。 |
| 应用开发 | 对话界面、检索增强（RAG）、业务系统集成、权限与日志。 |
| 效果调优与验收 | 按约定口径测试准确率与兜底策略，明确「答不出来时怎么办」。 |
| 运维与成本监控 | 调用量、响应时间、单次成本监控，避免上线后费用失控。 |
价格档位
大致投入范围
以下为常见项目的投入区间，实际以需求评估后的逐项报价为准。
知识库问答
按功能模块评估
- 文档整理与切片
- 检索增强问答
- 基础权限
- 验收口径确认
AI 客服 / 售前
按功能模块评估
- 话术与口径配置
- 多轮对话
- 转人工节点
- 与官网或小程序集成
私有化部署
按功能模块评估
- 服务器与环境部署
- 模型本地运行
- 数据不出内网
- 运维与成本监控
价格差异从哪来
同样是「做一个AI应用」，为什么报价能差几倍
数据质量
企业内部资料越乱，整理成本越高。这是最容易低估的一项。
回答准确率要求
「差不多能用」和「必须准确到条款」是两个完全不同的工程难度。
部署方式
公有云 API 便宜但数据出境；私有化部署硬件成本高但数据可控。
并发与调用量
调用量决定模型与服务器的选择，也决定每月运行成本。
是否要改现有系统
在已有管理系统里加 AI 功能，比独立做一个应用更考验架构。
兜底与人工介入
答不准时如何处理，需要有明确策略，否则会消耗用户信任。
常见问题
关于AI应用报价，客户最常问的
AI 项目最容易翻车的地方是Demo 很好、上线就废。我们的做法是在报价时就和你约定验收口径与兜底策略——哪些问题必须答对、答不准时怎么处理，写进合同再开工。
包含表格中列出的全部工作项：需求梳理、设计、开发、测试、部署、源码与文档交付、操作培训。报价单上没有的项目，我们不会中途冒出来收费。
可以按里程碑分期：签约后首期，设计或关键节点确认后中期，验收上线后尾款。具体比例在签约前谈定，写进合同。
