AI Economics 實務指南
AI 成本點計？企業唔應只睇 Token 價錢
Token 價只是一層。完整 AI 成本還包括人手、Cloud、RAG、Agent Tool Call、Vector Database、監察、SaaS 及實施維護；企業應量度每個完成工作流程的總成本。
計算總成本的五個層次
由 Cloud Infrastructure、AI API、Private AI、Application Architecture 到 SaaS／AI Seats，先把每一層列出，再對應部門、項目及工作流程。只比較 Token 單價，容易忽略 Agent Loop、OCR、Retrieval、Storage、Network 及人手支援。
用「每個完成流程成本」比較
選一個業務單位，例如每張完成發票、每個已覆核查詢或每份批准報告。把人手時間、AI／Cloud 成本及實施攤銷放在同一分母，才可以比較實施前後。
管理層檢查清單
- 能否把 AI 成本對應至 Team、Project 或 Workflow？
- 有沒有 Model Routing、Cache、Batch 及執行上限？
- 是否同時量度速度、質素、覆核率及業務產出？
- 價格、幣別及單位的檢視日期是否清楚？
方法參考及檢視日期
以下連結提供相關定義、架構或實施考慮；文中方法由 iGears 綜合整理，並非任何供應商的固定報價或成效承諾。
最後檢視：2026 年 8 月 30 日