一、工具订阅费
知你AI助手本身的使用费用。通常按账号或按用量计。
二、AI 服务的调用成本
连接 Codex、WorkBuddy 等工具时，AI 模型的调用由对应服务计费。长对话、复杂分析消耗更多。
三、数据准备成本
渠道接入、客户资料补全、标签整理。这是一次性投入，但不可忽略，通常需要一到两周。
四、人员时间成本
学习和适应的时间。前两周效率会下降，之后才开始产生收益。
收益侧：
合计每周省 11 小时，约 1.4 个人力日。按月算约 6 个人力日。
成本侧：工具订阅 + AI 调用 + 分摊的数据准备成本。
判断：如果省下的人力成本明显高于总成本，就值得。
低估一：AI 调用成本
复杂的分析（比如让它读一百条会话做归纳）消耗的 token 不少。用得越多，成本越高。
低估二：维护成本
提问模板要迭代、数据质量要维护。这不是一次性工作。
低估三：培训成本
让团队接受并使用，需要时间和耐心。这部分成本往往被忽略。
先按最小规模试三个月。
一个账号、一个主管、三个场景。三个月后算账：省了多少时间、解决了什么问题、值不值。
值就扩大，不值就停。比一次性买一年再发现不合适好。
一个团队算了一笔账：每周省 11 小时，一个月约 6 个人力日，折算下来明显高于工具和模型调用的成本。他们的结论是：这笔账只有在真的用起来之后才算得清，纸面上算不出来。
补充一点：成本里最容易被低估的是维护。提问模板要迭代、数据质量要维护、团队要培训，这些都不是一次性的。算账时要把它们算进去。
成本里最容易被低估的是维护：模板要迭代、数据要维护、团队要培训。算账时要把这些算进去，否则结论会偏乐观。
实操上，先按最小规模试三个月：一个账号、一个主管、三个场景。三个月后算账，值就扩大，不值就停。
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