内网AI的成本不只是一台服务器的采购价。低利用率、重复建设、模型过度配置和缺少用量统计，往往才是长期成本失控的原因。
本文要点
- 按任务复杂度分配不同模型
- 多个业务共享算力服务而不是各买一套
- 统计峰谷并发和真实用量
- 从单部门起步，按效果逐步扩容
先做任务清单，再选模型规格
政策检索、文档纠错、表格分析和复杂研判需要的能力不同。所有任务都使用最大模型，会造成资源浪费，也可能降低响应速度。
把算力从项目资产变成公共服务
不同部门各自采购服务器，容易出现一边排队、一边闲置。统一服务层可以在授权范围内调度资源，提高整体利用率。
用数据决定下一次扩容
平台应统计请求量、峰值并发、排队时间、失败率和资源占用，再根据真实瓶颈扩容。这样能把预算与业务增长联系起来。
结合实际项目落地
冠唐AI基座强调成本可控，可从单模型、单部门起步，逐步扩展到多模型、多节点和更多业务场景。
常见问题
是不是模型越小成本越低？
通常推理成本更低，但还要看任务成功率。反复重试或人工返工也会形成成本。
怎样判断该扩容了？
结合排队时间、峰值资源占用、超时率和业务增长，而不是只看平均利用率。