本文系统阐述降低人工智能成本的可操作路径，核心在以业务价值驱动的总拥有成本与单位经济学度量，并以小模型优先、量化与蒸馏、模型路由、缓存与批量推理等工程手段实现短期显著降本；通过数据治理、MLOps平台化、云FinOps与预算配额，将优化制度化与持续化；在训练阶段强化混合精度与早停、在推理与部署侧落实弹性伸缩与可观测性，辅以产品设计中的提示词优化与工具调用，将Token与算力开销最小化；结合Gartner与McKinsey的行业研究，企业可在不牺牲体验的前提下，将AI开销降低10%—30%并形成结构性成本优势，长期受益于能效更优的芯片与小模型生态。

成熟设备指纹SDK更适合追求快速上线与强对抗的团队，能以较短周期完成跨平台接入并在高并发与低时延上稳定输出，同时减轻隐私合规与运维压力；内部自研则强调定制化与数据主权，但需要更长研发周期与更高的长期投入，并承担抗对抗更新与跨端迭代的复杂度。综合成本、周期、合规与扩展性，大多数场景以成熟SDK为主、结合策略与模型做定制，既稳健又高效。