[筆記] AI 寫程式省錢術：從 Token 焦慮到團隊成本治理 – 12

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[筆記] AI 寫程式省錢術：從 Token 焦慮到團隊成本治理 – 9

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

實務開發

1. 先在專案中補齊足夠的測試，盡可能的達到 100% 後再請 AI 開工，這樣才能讓 AI 發現自己的錯誤
2. 老專案維護，就是修補到哪，測試寫到哪；專案重寫或是升級，那就是請 AI 一版一版升，讓其升完後再補修正

關鍵思考

高階模型 – 用在高價值的產出，適合大量的上下文分析、架構設計和規格制定。若任務的錯誤成本很高，或是需要推理與整合，那就很適合使用高階模型
低階模型 – 用在相對確定的任務，搭配測試、檢查與 harness engineering。用在流程穩定可以被驗證，所以用低階的模型來降低成本

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