我们注意到许多企业在引入大模型能力构建产品时，常常陷入一个两难境地。一方面希望调用更强大的模型以获得更精准的生成效果，另一方面又不得不考虑随之飙升的Token成本和可能增加的响应时延。这种在产品开发初期的权衡决策，往往直接影响到后续的用户体验、运营成本和商业模式的可行性。这个工作坊就是专门为应对这个核心挑战而设计的。
工作坊的核心目标是帮助产品管理团队建立起一套系统性的决策框架。我们不会只停留在理论层面空谈成本与性能的平衡，而是通过一系列真实的业务场景模拟，让参与者亲手进行决策推演。你会体验到，当面对一个需要高创意性的营销文案生成场景，和一个需要快速稳定回答的客服场景时，所采取的成本与模型选型策略会有怎样的天壤之别。我们会引导你思考，哪些场景下的毫秒级延迟是用户不可接受的，哪些场景下用户又愿意为更优质的内容多等待几秒钟。
这个工作坊非常适合正在或计划将AI能力深度集成到自身产品中的企业团队。无论是负责战略规划的产品总监，还是负责功能落地的产品经理和项目经理，甚至是关注技术实现成本的技术负责人，都能从中获得直接的启发。我们假设参与者对产品开发有基本了解，但不需要具备深厚的大模型技术背景。工作坊采用小班互动研讨的形式，在一天的时间内，通过案例剖析、小组讨论和模拟实战，帮助你带走一套可立即应用于实际工作的Checklist和思维模型。
我们会从拆解一次大模型API调用的成本构成开始，让你清晰了解Token价格、上下文长度、模型版本这些因素如何具体影响账单。接着，我们会深入探讨响应时延的组成，除了网络传输和模型计算本身，提示词的设计和结果的后处理流程同样是不可忽视的变量。最重要的环节是学习如何将业务需求转化为技术选型约束，例如如何定义一个可接受的成本上限，如何通过A/B测试确定用户对速度的敏感区间，以及如何设计降级策略以备在预算或性能不达标时有预案可循。
最终，我们希望每位参与者离开时，都能对自己产品中的AI功能模块有一个更清醒的认知。知道在什么阶段应该优先优化成本，在什么情况下必须保障速度，以及如何用数据而非感觉来支撑这些关键决策。这不仅能提升产品的竞争力，也能为公司的技术投资带来更高的回报率。