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# 本章小结：AI 时代的精益工程

在 AI 浪潮的早期（2023 年），大家都在关注“它能做什么”。 到了现在，关注点已经转移到了“多少钱能做这件事”。 本章就是关于 **如何省钱** 和 **如何提速** 的工程指南。

## 核心知识点回顾

### Token 经济学

* Token 是计费单位，也是算力单位。
* Haiku, Sonnet, Opus 构成了明确的价格阶梯。
* 永远先算 ROI，再决定用哪个模型。不要用牛刀杀鸡。

### Prompt Caching：缓存

* 这是长文本应用（Long Context App）的救星。
* 通过识别重复前缀（Prefix），它可以显著降低重复输入成本和首 token 延迟；实际幅度取决于缓存命中率、TTL、模型和输出占比。
* **最佳实践**: 把稳定的 System Prompt、工具定义和大段背景资料放在动态用户输入之前。

### Context Management：上下文

* 200K/1M 上下文很大，但也很贵。
* **Sliding Window**: 最简单，丢弃旧对话。
* **Summarization**: 最智能，总结旧对话。
* **Distillation**: 最极客，只提取状态。

### Routing & Cascading：路由与级联

* **Router**: 一个聪明的看门人，把简单任务扔给 Haiku，复杂任务交给 Opus。
* **Cascading**: 让 Haiku 先试，只有在它搞砸（Unit Test Fail）的时候，才请 Sonnet 出山救火。

## 开发者自检清单

* [ ] **缓存命中**：我的应用是否启用了 Prompt Caching？命中率有达到 50% 吗？
* [ ] **模型分级**：我是否全线都在用 Sonnet？即使是简单的“提取名字”任务？
* [ ] **成本监控**：我能否实时看到昨天的 Token 消耗账单？
* [ ] **清理策略**：我的 Context 里是否堆积了大量无效的 HTML 源码或报错日志？

## 下一站：为 AI 加上护栏

已经让 Claude 变得聪明（Skills）、能干（MCP）、便宜（Optimization）。 现在，只剩下一个问题：**它安全吗？** 如果用户让它写一个病毒，它会写吗？如果用户试图通过注入攻击套取数据库密码，它会给吗？

[第十一章](/claude_guide/di-si-bu-fen-shi-zhan-pian/11_safety.md)，将探讨 AI 的 **安全与伦理 (Trust & Safety)**，这是所有 AI 应用上线前的最后一道必答题。

➡️ [安全与伦理](/claude_guide/di-si-bu-fen-shi-zhan-pian/11_safety.md)

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