用户增长300%却面临利润腰斩？在LLM时代，产品经理正面临'规模化自杀'的残酷现实。本文深度剖析AI产品如何通过模型路由、Prompt优化和商业模式创新，在成本与体验的钢丝上实现精细化运营。从Token经济学到成本控制术，这是一堂AI产品经理必须补上的生存必修课。

在 LLM 时代，很多转型的产品经理依然保留着“先做增长，后算账”的惯性思维。

所以，这些pm负责的产品可能正处于“规模化自杀”的状态——用户增长越快，Token 成本越高，不仅没能通过规模效应摊薄成本，反而因为单位经济模型倒挂，把自己拖入亏损泥潭。导致产品虽然功能惊艳，却根本跑不通商业闭环。

在这个新阶段，Token 经济学和成本控制术不再是研发负责人的技术指标，而是产品经理必须掌握的核心生存技能。

如果不懂得精打细算地控制 AI 算力成本，你的产品可能连明年春天的太阳都见不到。

今天，我们剥离掉对“大模型智商”的盲目崇拜，来聊聊怎么在保证体验的前提下，把钱省下来。

01 别做“富二代”式产品经理

在传统 SaaS 时代，服务器带宽和存储成本虽然也得算，但那是边际成本递减的。增加 1000 个用户，数据库也就是多动两下。

但在 LLM 时代，每一次用户交互，都是实打实的真金白银。

我给大家算一笔账。假设你做了一个“文档分析助手”，用户上传一个 50 页的 PDF（约 2 万 Token），然后问了 5 个问题。

如果你全程无脑使用 GPT-5、Gemini 3 pro 级别的模型：

Input：20k Token（上下文）× 5 次交互（假设没有做缓存优化）= 100k Tokens

Output：每次回答 500 Token × 5 = 2.5k Tokens

按大模型的公价算下来，这一个用户、玩了十分钟，几块钱人民币就没了。如果你的订阅费是 19.9/月，他只要每天来玩一次，三天之后你就在给他“倒贴钱”打工。

这就是所谓的“单位经济模型倒挂”。

很多 PM 在 Demo 阶段觉得无所谓，“也就是几分钱的事”。但在规模化之后，这“几分钱”会变成每个月几十万的固定支出。

所以，第一条建议：戒掉对 SOTA（State of the Art）模型的盲目迷恋。不是所有场景都需要爱因斯坦。

02 核心战术：模型路由

如何破局？最有效的手段是构建“分级诊疗”体系，在技术圈这叫模型路由。

想象一下，你开了一家医院。

用户问：“你好，你是谁？” —— 这是感冒，不需要挂专家号。

用户问：“帮我把这段话翻译成英文。” —— 这是外伤，普通医生就行。

用户问：“根据这份 50 页的财报，分析该公司的潜在债务风险。” —— 这是疑难杂症，必须请老专家出山。

在产品架构上，我们完全可以针对不同的意图，调用不同成本的模型。

1. 基础层：

对于问候、简单的格式化、短文本分类，直接上 gpt-4o-mini 甚至更便宜的 DeepSeek-V3。最近 DeepSeek 的 API 价格简直是击穿底线，对于很多简单任务，它的成本几乎可以忽略不计。

比如可以把产品里的“给对话起标题”和“推荐相关问题”这两个功能，从 GPT-4 切换到 mini 模型，效果肉眼看不出区别，但成本下降了 95%。

2. 进阶层：

对于需要一定逻辑、创意写作、代码生成的任务，使用 Claude 4.5 Sonnet 或 GPT-5。这是目前的主力战区，平衡了智商和速度。

3. 专家层：

对于极复杂的逻辑推理、数学计算或长链条任务，才动用Gemini 3 pro这种推理模型。

怎么实现自动切换？

你可以训练一个极小的分类器模型，或者写一套规则引擎。

如果用户的问题包含“深度分析”、“代码重构”等关键词，或者上下文长度超过一定阈值，自动路由到大模型；否则，默认走小模型。

PM 的工作，就是去定义这个“路由规则”。 哪些场景用户容忍不了愚蠢？哪些场景用户对智商不敏感？你需要像切蛋糕一样把你的场景切分清楚。

03 隐形刺客：Prompt 的“减肥”计划

除了选模型，Input Token 的浪费也是惊人的。

我看过很多初级 AI PM 写的 System Prompt，动辄上千字。把公司的背景介绍、产品的废话、甚至几天前的过时指令全都塞进去。

“不管用不用得上，先塞进去，万一模型需要呢？”

这种心态就是典型的“Token 挥霍者”。

我这里提两个简单的策略：

1. 精简上下文 Context：

在 RAG（检索增强生成）场景下，不要把检索到的 Top 10 甚至 Top 20 的文档段落全扔给模型。

引入 Rerank（重排序） 机制，只取相关度最高的 Top 3。很多时候，少即是多。给模型塞太多无关信息，不仅费钱，还会导致“Lost in the Middle”现象，降低准确率。

2. 利用提示词缓存 Prompt Caching：

如果你的 System Prompt 很长（比如设定了一个复杂的 RPG 游戏世界观，或者上传了一本固定的员工手册），且所有用户都共用这一套。

开启缓存后，这部分 Token 只需要计算一次。后续的调用，成本能降低 90%，速度还能提升。

04 商业模式：谁为 Token 买单？

聊完成本控制，最后必须聊聊怎么收钱。

AI 产品的定价策略，是目前最考验 PM 商业敏锐度的环节。

1. 传统的 SaaS 订阅制有风险

固定月费很容易被高频重度用户薅羊毛。

对策： 设置 “公平使用原则”。

比如，99的月费，包含 500 次“极速/智能模式”（GPT-5），超过之后，自动降级到“基础模式”（mini 模型）。

这在国外已经是标配（看看 ChatGPT Plus 的 4o 调用限制），但国内很多产品还在硬扛。

2. 混合计费模式

对于极其昂贵的功能（比如生成长视频、复杂的 Agent 自主调研），建议直接引入“点数制”或“额度包”。

基础功能免费或包月，高级功能按次扣费。

这不仅是为了回本，更是为了教育用户：“嘿，这个 AI 思考是很累的，这个功能是很值钱的。”

3. Token 成本转嫁

如果你的产品是 ToB 的私有化部署，最好的方式是“自带 Key（Bring Your Own Key）”。

让企业客户填入他们自己的 OpenAI 或 Azure Key。你只收软件服务费（License），Token 消耗让他们自己和微软结算去。这直接甩掉了成本包袱。

05 结语：在贫穷中学会精细化运营

我一直坚信，资源受限的时候，才是产品经理创造力爆发的时候。

当我们不能无脑堆算力的时候，我们才会去思考：

• 用户的这个需求，真的需要 AI 吗？正则匹配能不能解决？
• 这个 Prompt 真的需要这么长吗？
• 这个流程能不能拆解，让小模型接力完成？

2023 年，我们是“造梦者”，描绘 AI 的无限可能；2026 年，我们必须变成“精算师”，在成本与体验的钢丝上跳舞。真正成熟的 AI 产品经理，不仅要懂 Prompt，更要懂 Profit。