输入 Token
用户问题、资料、上下文都会消耗输入。
模型选择
Token 成本
延迟
任务难度
上线安全
Lesson story
先把这一课放进真实学习场景里。
如果只是解释一个简单单词，用很强的模型可能太浪费。如果是复杂编程解释或重要考试答疑，就需要更强能力和人工审核。
产品经理要在质量、速度、成本和安全之间做选择。面向未成年人时，还要额外考虑隐私提示、内容过滤和人工反馈。
Core ideas
本课要抓住的核心概念。
输出 Token
AI 生成越长，输出成本越高。
任务难度
简单分类、复杂推理、代码生成需要不同能力。
安全上线
密钥保护、年龄提示、错误处理、成本上限。
Workflow
把学习过程画成流程图。
- 1分析任务
step 1 - 2估算 Token
step 2 - 3选择模型方向
step 3 - 4设计安全措施
step 4 - 5记录选择理由
step 5
Example
示例 Prompt 或代码。
先不要急着复制。读完后想一想：它给了 AI 哪些角色、任务、背景、格式和限制？如果换成你的学习目标，应该改哪几处？
示例 Prompt
请帮我比较三种 AI 应用场景应该如何选择模型：
1. 简单单词解释；
2. 复杂编程解释；
3. 面向 10-12 岁学生的学习 App。
请从成本、速度、安全三个角度说明。Practice
课堂练习与检查点。
课堂练习
估算一个每天 1000 次请求的应用会产生多少输入和输出 Token。
自我检查
- 考虑了成本。
- 考虑了速度。
- 考虑了未成年人安全。
课后作品
为自己的期末项目选择模型，并说明理由。