审计 Token 用量、模型选择、缓存策略与提示压缩，让团队在大规模 AI 功能下不失控——对高流量 Agent 流水线尤其关键。
使用场景
- 大流量 API
- Agent 循环
- 微调决策
主要功能
- 按功能记录 Token 用量
- 找出瓶颈与压缩机会
- 在非关键路径上对标更便宜的模型
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Agentic 编排效率声明尽职核查
将 Agentic 编排与效率叙事整理为清单。引用 CNBC 2026-06-03：Perplexity CEO 谈每瓦每用户 token 价值（文中 most taken value per watt per user）；Windows Personal Computer；估值约 200 亿 vs Anthropic/OpenAI；年化收入约三倍——不作内部规划数。
评测与基准
构建评测套件：带基准答案的自动化评分与回归检测，让团队在模型或提示词变更上线前就知道效果有没有提升，而不是靠感觉。
OpenAI Jalapeño 推理芯片尽职核查
将 Reuters 经 Yahoo Tech 2026 年 6 月 24 日关于 OpenAI 与 Broadcom Jalapeño 定制推理芯片的报道，转为基础设施、财务与采购核查清单。工作流区分已核实事实——OpenAI 展示与 Broadcom 合作设计的首款定制 AI 芯片，面向 inference；Broadcom CEO Hock Tan 告诉 Reuters 性能可比 Nvidia Blackwell 或 Google TPU；硬件负责人 Richard Ho 称 Jalapeño 为 LLM 推理及未来 LLM 迭代设计；计划 2026 年底前部署，作为多代芯片计划第一步；Celestica 为 OpenAI 专用构建服务器；实验室样品在 GPT-5.3-Codex-Spark 上达到目标功耗/性能；约九个月设计周期送 TSMC 制造，AI 辅助设计环节；Tan 指 HBM 需求挤压定制 AI 芯片利润，SK Hynix 与 Samsung 供内存——与内部容量规划分离。Reuters 指 OpenAI 自 2023 年探索自研芯片，Anthropic 据 4 月报道亦考虑自研芯片。