让真正有用的 AI,经得起评分再被使用。

AI 推荐不只看演示效果,还要写清能力、成本、延迟、数据风险和上线后的维护责任。

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AI模型与成本主线
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按模型能力、真实成本、延迟、工具支持、数据控制和演示里看不到的失败模式来判断。

我们如何给 AI 推荐评分

按模型能力、真实成本、延迟、工具支持、数据控制和演示里看不到的失败模式来判断。

先看任务

推理、代码、检索、视觉、工具调用、延迟和稳定性,要按具体任务评分。

成本拆开

输入、输出、缓存、批处理、联网检索、托管和人工复核成本分开计算。

标注日期

模型名、价格、上下文窗口、预览状态和产品策略会写明核对日期。

偏向可切换

优先推荐能评测、能回滚、能审计、未来能换模型的 AI 方案。

证据笔记

把一手资料放在结论旁边,而不是藏在文章末尾。