#内容摘要生成

6小时前

#上下文工程我最近在做一个内容摘要生成的小功能，本来以为是个简单的任务：用户输入长文本，我调用更强、更大上下文的模型，让它生成优质摘要。结果发现，这一过程的成本比我预想的高得多。高质量模型 → 价格昂贵大上下文窗口 → Token 消耗成倍增长每月 20 美元的订阅费 → 很难覆盖这些成本对比下来，连 OpenAI 和 Cursor 这样的公司都不例外。以我自己为例，上个月在 Cursor 上花了接近 100 美元，其中大部分都用在 Claude 模型上，这意味着 Cursor 从我这里几乎没赚到钱。这背后反映了一个更大的行业问题：用户对高质量体验的要求 → 迫使应用方使用昂贵的大模型长上下文输入 → 成本随 Token 增长呈线性甚至指数级上升订阅模式的收入上限 → 无法有效平衡高频、高消耗用户因此，对于任何想做 AI 应用的人来说，“上下文工程”是不可回避的核心能力。它的目标是在满足任务效果的同时，最大限度减少传给模型的内容量，用结构化、抽取关键信息的方式，让模型少读冗余、多读核心，从而显著降低计算开销。因此，对于任何想做 AI 应用的人来说，“上下文工程”是不可回避的核心能力。它的目标是在满足任务效果的同时，最大限度减少传给模型的内容量，用结构化、抽取关键信息的方式，让模型少读冗余、多读核心，从而显著降低计算开销。

#内容摘要生成 #上下文工程 #大模型成本 #Token消耗 #AI应用

6小时前

#上下文工程 #contextengineer 看 cusror 和 openai 最近的一些骚操作，大概率和我遇到问题是一样的，可能都是面临着计算成本和利润的压力。我最近在做一个内容摘要生成的小功能，遇到了的问题主要更好的模型、更大的上下文花费很大，靠每月20刀的订阅费用，很难把成本赚回来。更别提像OpenAI 和 cursor 这样的公司。我上个月在cusror 上花了大100刀左右，这100万的费用几乎都花在了 claude 上面，相当于cursor 几乎没有从我这里赚到钱。因此，我现在对做 AI 应用来讲这类问题非常难受，上下文工程的最核心的内容就是解决用少量结构化的内容，让模型更好的理解用户输入、更低成本的、低消耗token数量的方式来完成用户的需要。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 12 条信息

#上下文工程 #AI应用成本 #Cursor #OpenAI #内容摘要生成