一个人做 AI 产品，动手前先算清这三笔账
为什么先算账
一个人做产品，最大的优势是决策快，最大的风险是没人拦你。你会在某个深夜觉得”这个功能加上去很酷”，然后花掉三周。
AI 产品尤其危险，因为它看起来成本很低——调个 API 几毛钱。但成本是长尾的：用户量一上来，账单才说话。
下面这三笔账，建议在写第一行代码之前算完。
第一笔：单次交互成本
不是”调用一次多少钱”，而是一个用户完成一次完整任务，要花多少 token。
算法：
单次成本 = (输入 token × 输入单价) + (输出 token × 输出单价)
+ 重试成本 + 工具调用成本几个容易漏掉的：
- 重试。 输出不符合格式要重跑，实际消耗可能是理论的 1.5 倍。
- 系统提示词。 每次请求都要带上，长提示词在高频场景下是笔固定开销。
- 上下文累积。 多轮对话到第 10 轮，输入长度可能是第 1 轮的 20 倍。
判断标准：如果单次交互成本超过客单价的 5%，这个商业模式需要重设计。
第二笔：获客成本
一人公司最大的幻觉是”产品好自然会有人来”。现实是你要么花钱买流量，要么花时间做内容——时间也是钱。
真实获客成本 = (广告花费 + 内容生产小时数 × 你的时薪) ÷ 新增付费用户把内容生产折算成时薪很反直觉，但它能逼你回答一个关键问题：这个渠道我还能坚持多久？
如果获客成本超过首年客单价的三分之一，通常意味着渠道选错了，而不是产品不够好。
第三笔：维护成本
这笔最容易被忽略，也最致命：
- 依赖更新。 你用了 6 个 AI 相关的库，每个每月发 2 个版本，其中一个是破坏性变更。
- 模型迭代。 你基于某个模型做的提示词优化，模型一升级可能全废。
- 监控与兜底。 API 挂了怎么办？输出异常怎么发现？
经验值：维护成本通常是开发成本的 1.5 到 3 倍，按年算。你花一个月做出来的东西，一年通常要花两三个月维护。
怎么用这三笔账
不是说每笔都要算到小数点后两位，而是给自己设三条硬线：
- 单次交互成本 < 客单价 5%
- 获客成本 < 首年客单价 1/3
- 每年维护工时 > 开发工时 × 1.5 时，重新评估要不要做
三条里破两条，就别做，或者换个做法。
一句话
一个人做产品，判断力的价值远大于执行力。算清这三笔账，就是在最便宜的时候做判断。