[筆記] AI 寫程式省錢術：從 Token 焦慮到團隊成本治理 – 29

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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。

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內容

1. 用低成本的模型探索和整理；用強模型確定關鍵架構
2. 用測試結果取代反覆猜測 – 其實 Haiku 很多時候會被用於執行測試、詢問回答…等
3. 要設定最大嘗試次數、回報不確定性 -> 用以整理已知事實並確定假設，才值得繼續花 Token
4. 模糊交代等於讓 AI 打開昂貴的搜尋空間。但像「順手優化」這類的描述接在上下文後，那其實是可行的，畢竟你有給出一個範圍
5. 必要時要限制「讀檔條件」和「工具的輸出」
6. 大部分的 Coding Agent 都有內建避免無窮迴圈，但還是要避免在對話中隱含

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