分离系统 + 流程分段 = AI 效率✎ Edit

更少的token意味着更低的GPU使用量。更低的GPU使用量意味着更便宜的成本。而且说实话，谁规定AI要运行真正的业务系统，就必须永远依赖怪兽级的GPU算力？

我们从340亿个token起步。在迁移到分离式系统架构之后，使用量降到了约15亿个token。现在，通过流程分段和模块化重构，我们在15亿的基础上又削减了大约50%。

这并非魔法。这是系统设计。大多数AI成本都被浪费掉了，因为AI被强迫为每一处微小的改动一遍又一遍地重新读取同一个系统、同一个流程、同一个逻辑和同一个工作流。

但是当系统是分离的，并且每个流程都用它自己的“字典”清晰地分段后，AI就只会读取它需要的内容。修改支付流程？只读取支付流程。修改订单核对？只读取订单流程。不再需要扫描整个系统，也没有token篝火式的浪费。

这就是中小企业可以胜出的地方。AI不应只属于拥有大型服务器和充裕预算的大公司。未来不只是更大的模型。未来是更智能的系统。

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