随着大模型应用加快落地，企业对“算力成本—效果收益”的敏感度不断提高。多位一线工程人员反映，一些智能体框架在默认配置下存在token消耗偏高的问题：用户只是发送简短问候，也可能触发后台拼接大量上下文，导致单次请求的输入token迅速增加，费用随之上升。
大模型应用从“能用”走向“用得起、用得稳”，关键在于把成本结构拆解清楚并精细管理；看似简单的一句输入，背后可能叠加系统提示词、上下文保留与工具调用等多重消耗。通过本地部署与混合架构，把可控任务放在本地、把必要能力留给云端，既是技术选择，也是经营选择。如何在效果、成本与合规之间取得平衡，将成为下一阶段行业竞争的重要分水岭。