模型价格下降通常被理解为“更多人可以使用 AI”。但在产品团队里，它带来的第一个变化可能是：更多原本不值得调用模型的地方，现在都值得调用了。

一个产品可以让模型多看一遍上下文，多生成几个候选答案，或者在后台持续检查用户行为。成本下降把这些想法从演示变成了可上线的方案。

复杂度会转移

调用变便宜，并不意味着系统变简单。模型越频繁参与决策，产品越需要知道：哪些请求走快模型，哪些请求值得更高质量的推理，哪些任务应该被缓存。

这会让路由层重新变得重要。模型选择、上下文长度、重试次数和延迟预算，都需要和产品体验一起设计，而不是交给一个默认接口。

评估先于扩张

在更低成本的前提下，最有价值的不是盲目增加调用次数，而是建立一套能够持续比较的评估集。只有知道哪类请求变好了，团队才知道新增的推理是否真的改善了体验。

接下来，AI 产品的基础设施会越来越像一套精细的预算系统：每一次推理都在换取更低的人工成本、更短的等待，或更高的决策质量。