整理 | Tina 当全世界的资金和注意力都在涌向 AI 时，Rust 社区里出现了一则引人关注的动态：两位知名的核心贡献者，Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet， 他们不得不公开发帖"找工作"。 要知道，这两位都是 Rust 大神，也是编译器核心贡献者。特别是 Nicholas Nethercote，他拥有剑桥博士学位，是著名动态分析工具 Valgrind 的作者之 一。Valgrind 如今已经成为内存调试与性能分析方面的经典工具，他还凭借 Valgrind 的相关研究获得了 PLDI 最具影响力论文奖（Time Test Award）。 这也是编程语言与编译领域的最高荣誉之一。 AI 来了，大神的日子也不好过了 Nicholas Nethercote 近期公开在博客和 Mastodon 上发文表示自己正在寻找新工作。原因在于他所在的 Futurewei Rust 团队因预算削减而缩编，职位 即将被裁撤。（因为引起大量关注，他后来又在 Mastodon 上回应网友称："目前依然暂时留在 Futurewei"，但离开应该也只是时间问题。） Nicholas 目前是 Rus ...

2025年，AI应用全面爆发，越来越多产品开始进入真正的商业化阶段。 但在这场热潮背后，一个现实而尖锐的问题摆在所有AI团队面前：AI产品该如何定价？ 在AI时代，这早已不是一个单纯的"价格问题"，而是关乎产品是否能走通、企业能否活下去的生死命题。 与传统SaaS不同，AI产品往往从Day 1就具备强大的增量价值，能替代原本昂贵且低效的人工流程。但如果你依旧套用SaaS那一套"低价订阅"模型，不仅 无法体现价值，还容易训练出一批"只愿花$20买奇迹"的用户，彻底锁死未来的增长空间。 关于这个问题，不久前定价专家 Madhavan Ramanujam 在播客节目中接受了 Lenny 的采访。他被称为"最懂AI产品定价的人"，曾为超过250家企业（其中 30家是独角兽）设计过定价模型。 Ramanujam的核心判断是： "AI创业者不能等到后期才考虑怎么变现，必须从第一天就构建正确的定价模型。" 在这次访谈中，他系统讲解了两个核心问题：为什么95%的AI初创公司定价方式是错的？而正确的定价思维，又应该从哪里开始？ 01 AI定价的"四象限"模型 AI定价的核心挑战：不是"多少钱"，而是"怎么收"。 传统SaaS逻 ...

模型选择与成本优化 - 不同模型价格差异显著，GPT-4o-mini输入Token价格为每百万0.15美元，输出为0.60美元，而GPT-4.1输入输出价格分别为2美元和8美元[4][5] - 根据业务需求选择模型组合，简单任务使用低价模型GPT-4o-mini，复杂任务才切换至GPT-4.1，避免使用高价的GPT-4 Turbo[4] - 通过模型组合优化，整体成本降低43%[1] 提示词优化技术 - 利用OpenAI平台自动缓存机制，重复调用相同提示词可降低50%成本，长提示词延迟减少80%[6] - 提示词结构优化，将变化部分置于末尾以确保缓存命中率[6] - 减少输出Token数量，通过返回位置编号和类别替代完整文本，输出Token减少70%[7] 批处理与系统配置 - 非实时任务采用Batch API处理，费用节省50%，尽管存在24小时处理延迟[7] - 未设置账单预警导致5天内耗尽月度预算，凸显监控机制重要性[7] 行业实践争议 - 部分开发者质疑94亿Token消耗的必要性，认为优化策略应提前在系统设计阶段考虑[9] - 压缩输出Token可能影响模型推理质量，需权衡成本与效果，部分场景或适用传统逻辑替代[10] - 其他模型如Gemini因支持多模态和百万Token上下文被提议作为更廉价替代方案[9]