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在大模型時(shí)代，提示詞不只是溝通工具，更是產(chǎn)品策略的一部分。提示詞路由，作為一種“低成本、高效率”的調(diào)用優(yōu)化方式，正在悄然改變 AI 產(chǎn)品的交互邏輯與資源分配。這篇文章，帶你從產(chǎn)品視角重新理解提示詞的價(jià)值，掌握真正能落地的“省錢(qián)騷操作”。

為什么AI們集體學(xué)會(huì)了“看人下菜”？

最近你有沒(méi)有過(guò)這種經(jīng)歷？

有時(shí)候，你問(wèn)AI一個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題，比如“今天天氣怎么樣？”，它能秒回。

但有時(shí)候，你讓它“寫(xiě)一份母嬰電商創(chuàng)業(yè)的商業(yè)計(jì)劃書(shū)，要包含未來(lái)三年的現(xiàn)金流預(yù)測(cè)”，它就明顯“慢”了下來(lái)，過(guò)一會(huì)兒才交出一份像模像樣的答卷。

事實(shí)上，你正在經(jīng)歷一種正在席卷整個(gè)AI行業(yè)的核心策略——提示詞路由（Prompt Routing），也叫模型路由（Model Routing）。

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是在你提交問(wèn)題的瞬間，AI就給你的任務(wù)打了標(biāo)簽，然后你的提示詞像進(jìn)了調(diào)度室一樣，被指派給不同“能力”和“身價(jià)”的大模型。

簡(jiǎn)單問(wèn)題？交給最便宜、最快的“實(shí)習(xí)生模型”。 復(fù)雜難題？立刻呼叫最貴、最強(qiáng)的“專(zhuān)家模型”，比如Gemini Pro或GPT-5。

這套“看人下菜”的機(jī)制，正悄悄改變著我們與AI互動(dòng)的方式，也決定著AI產(chǎn)品的生死存亡。

從“大力出奇跡”到“精打細(xì)算”

AI大模型的早期，是個(gè)“秀肌肉”的時(shí)代。

各家公司都在比誰(shuí)家的模型參數(shù)更多、能力更強(qiáng)、在各種跑分測(cè)試中拔得頭籌。那是一個(gè)用絕對(duì)算力“大力出奇跡”的階段，仿佛誰(shuí)的“大腦”最強(qiáng)，誰(shuí)就能贏得未來(lái)。

但很快，一個(gè)極其現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題擺在了所有人的面前：成本。

你知道運(yùn)行一次像GPT-5這樣的頂級(jí)模型需要多少錢(qián)嗎？每一次交互的背后，都是數(shù)據(jù)中心里成千上萬(wàn)張昂貴GPU燃燒的電費(fèi)。

英偉達(dá)的CEO黃仁勛就曾直言不諱地指出，AI的推理成本“高得驚人”。

AI巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的CEO們看著每月賬單上面那一長(zhǎng)串的零，心驚肉跳。他們發(fā)現(xiàn)，許多用戶(hù)問(wèn)得最多的問(wèn)題，居然是“你好”、“你叫什么”、“講個(gè)笑話”。

讓一個(gè)“愛(ài)因斯坦”級(jí)別的大腦，天天回答這種問(wèn)題，成本高到離譜。

這就像你開(kāi)了一家F1車(chē)隊(duì)，結(jié)果90%的業(yè)務(wù)是送外賣(mài)。

一個(gè)尷尬的局面出現(xiàn)了：產(chǎn)品體驗(yàn)越好，公司虧得越快。

于是，做AI產(chǎn)品的指導(dǎo)思想發(fā)生了改變：從“活兒好”到“活下去”。AI產(chǎn)品之間的競(jìng)爭(zhēng)，正在從一個(gè)單純比拼“智商”的游戲，演變成一個(gè)同時(shí)比拼“財(cái)商”的殘酷競(jìng)爭(zhēng)。

在這種背景下，“提示詞路由”應(yīng)運(yùn)而生。它不再是錦上添花的技巧，而是續(xù)命的良藥。

正如資深產(chǎn)品經(jīng)理Marty Cagan在他的《啟示錄》一書(shū)中所強(qiáng)調(diào)的，一個(gè)成功的產(chǎn)品必須同時(shí)具備價(jià)值、可用性、技術(shù)可行性和商業(yè)可行性。瘋狂燒錢(qián)的模式，顯然違背了最后一條。

提示詞路由是AI產(chǎn)品從“炫技”走向“生存”的必經(jīng)之路。

因?yàn)榇蠹医K于想明白了，AI產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)高效的核心不是用最強(qiáng)的大腦解決所有問(wèn)題，而是用最合適的資源，去解決合適的問(wèn)題。

就像你不會(huì)用牛刀去殺雞，也不會(huì)讓一個(gè)公司的CEO去回復(fù)每一封客服郵件。

看不見(jiàn)的降級(jí)，看得見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)

聽(tīng)起來(lái)很美，對(duì)吧？高效、省錢(qián)，用戶(hù)還能更快得到簡(jiǎn)單問(wèn)題的答案。

但只要這套系統(tǒng)不透明，一個(gè)念頭就會(huì)開(kāi)始在用戶(hù)心中盤(pán)旋——“我被‘降級(jí)’處理了嗎？”

這就是提示詞路由背后，那把懸在所有AI產(chǎn)品頭上的達(dá)摩克利斯之劍。它帶來(lái)了三大潛在風(fēng)險(xiǎn)：

首先，是災(zāi)難性的路由錯(cuò)誤。

如果系統(tǒng)判斷失誤，把一個(gè)復(fù)雜且嚴(yán)肅的問(wèn)題——比如“我最近總是頭疼，幫我分析一下可能的原因”——路由給了一個(gè)知識(shí)庫(kù)不全、推理能力差的“實(shí)習(xí)生模型”，后果可能不堪設(shè)想。它給出的答案，輕則貽笑大方，重則可能危及生命。

其次，是致命的信任侵蝕。

當(dāng)用戶(hù)開(kāi)始懷疑自己提交的每一個(gè)復(fù)雜任務(wù)，是否都被系統(tǒng)“偷偷地”用一個(gè)更便宜、更笨的模型處理了，信任就開(kāi)始崩塌。他們會(huì)覺(jué)得產(chǎn)品在“糊弄”自己，尤其是在付費(fèi)服務(wù)中。

這種感覺(jué)，就像你花五星級(jí)酒店的錢(qián)，卻懷疑自己住的房間用的是快捷酒店的床單。

哈佛商學(xué)院的教授 Shoshana Zuboff 在其著作《監(jiān)控資本主義時(shí)代》中深刻地描述了這種信息不對(duì)稱(chēng)帶來(lái)的權(quán)力失衡。當(dāng)用戶(hù)無(wú)法知曉背后運(yùn)行的機(jī)制時(shí)，他們就從“使用者”淪為了被操縱的“數(shù)據(jù)源”。

最后，是“體驗(yàn)黑箱”帶來(lái)的持續(xù)猜疑。

因?yàn)槁酚刹呗圆煌该?，用?hù)永遠(yuǎn)不知道自己得到了多大程度的服務(wù)。這種“黑箱”操作，會(huì)讓最忠實(shí)的用戶(hù)也變得斤斤-計(jì)較，他們會(huì)反復(fù)測(cè)試，試圖找出規(guī)律，最終在猜疑中消耗掉對(duì)產(chǎn)品的熱情。

你看，問(wèn)題的核心，已經(jīng)從“技術(shù)和商業(yè)”，悄然轉(zhuǎn)向了“產(chǎn)品倫理和用戶(hù)關(guān)系”。

可以“偷懶”，但不能“糊弄”

真正的智能，要知道自己的邊界，懂得用更小的代價(jià)，撬動(dòng)更大的價(jià)值。這也正是商業(yè)社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的基本法則。

一個(gè)懂得動(dòng)態(tài)分配資源、實(shí)現(xiàn)效率最大化的系統(tǒng)，無(wú)疑是更聰明的。

但這種“聰明”必須有一個(gè)不可動(dòng)搖的底線：對(duì)用戶(hù)價(jià)值的絕對(duì)尊重。

“偷懶”（高效地使用資源）和“糊弄”（以次充好欺騙用戶(hù)）之間，隔著一條名為“透明”與“信任”的鴻溝。

未來(lái)的AI產(chǎn)品，或許會(huì)進(jìn)化出更成熟的路由模式。比如：

• 透明化路由：在回答的末尾，用小字標(biāo)注“由輕量模型提供支持”或“由專(zhuān)家模型深度思考”。把選擇權(quán)和知情權(quán)還給用戶(hù)。
• 可干預(yù)路由：允許用戶(hù)在提問(wèn)時(shí)手動(dòng)選擇“我需要最高質(zhì)量的回答”，哪怕這意味著需要更長(zhǎng)的等待時(shí)間和更高的費(fèi)用。
• 基于價(jià)值的路由：產(chǎn)品的核心目標(biāo)應(yīng)該清晰。對(duì)于那些可能產(chǎn)生嚴(yán)重后果的領(lǐng)域（如醫(yī)療、法律、金融），系統(tǒng)應(yīng)強(qiáng)制調(diào)用最高級(jí)別的模型，絕不“節(jié)省”成本。

說(shuō)到底，AI產(chǎn)品要在商業(yè)利益和用戶(hù)價(jià)值之間把握微妙的平衡。

一味追求技術(shù)上的“最強(qiáng)”，會(huì)死于成本；一味追求成本上的“最低”，則會(huì)死于用戶(hù)的拋棄。

我們追求可持續(xù)的AI產(chǎn)品，不僅是財(cái)務(wù)上的可持續(xù)，更是用戶(hù)信任上的可持續(xù)。而用戶(hù)的信任永遠(yuǎn)都是最稀缺、最寶貴的資源。