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为您的生意而建的 AI

真正干活的 AI — 不是戴礼帽的聊天机器人。

您不需要再来一个 ChatGPT 订阅。您需要的是能处理掉您这周具体卡点的 AI — 起草报价、今天第 40 次回答同一个客户问题、接电话前先摘要一下这位客户的历史。嵌进您已经在用的工具里，基于您自己的数据，价格算得过账。$500 起。

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不演 demo — 只交付真能干活的东西。
01 — 这适合你吗？

对您的生意，AI 到底值不值得做？

把话说在前头。

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AI 可能值回票价，如果…

  • check_circle您一遍又一遍地做同一件事 — 起草报价、回答同一个问题、整理发票 — 而且每周吃掉好几个小时。
  • check_circle您攒了一大堆数据（订单、工单、邮件、PDF、电话记录），没人有时间读，但答案都埋在里面。
  • check_circle您的团队每天被客户问同样的 10 个问题，您的网站本来可以帮着答，只要它知道怎么答。
  • check_circle您想多接活，但不想再招一个人专门处理随之而来的行政。
  • check_circle您自己玩过 ChatGPT，心想"一定有办法把这东西接进我真正的生意里，而不是另开一个浏览器标签"。
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可能先别做，如果…

  • remove_circle_outline真正的问题是您还没有数据。没有基础数据的 AI 就是幻觉机器 — 先把数据搞好，再来谈。
  • remove_circle_outline您想要"一个 AI"，但您指不出它具体要做哪件事。回头带一件手上真实的事来，我们围绕那一件事建一个好答案。
  • remove_circle_outline您的团队已经用电子表格把流程搞定了，还挺好使。别花冤枉钱 — 电话上我会直接告诉您。
  • remove_circle_outline您追 AI 是因为它流行。客户不关心引擎盖下是什么 — 他们关心您接不接电话。
拿不准？预约电话 →

如果您不确定自己属于哪一边，这正是那通免费电话的用处。

02 — 每次交付都包含

我做的每个 AI 功能默认都带这些。

不是加价项。是我让 AI 不乱来的办法。

03 — 做法

我到底是怎么建 AI 功能的。

按任务挑模型。嵌进工作真正发生的地方。升级之前先量一量。

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合适任务的合适模型

Claude 处理重思考的活，OpenAI 做快速分类和信息提取，更便宜的小模型干量大的苦力活。混搭不嫁给单一厂商 — 下个月有更好的模型出来，您改个配置就升级，不用重写。

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答题之前先读您的东西

AI 会从您的文档、PDF、订单、过往客户邮件里调取 — 凡是相关的都拉进来 — 并注明出处。这就是"有用"和"尴尬"之间的大部分差距。不再编价格、编政策、编客户名字。

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上线之前先测试

任何东西上线前，我都会拿您生意里 30–100 个真实例子跑一遍并打分。准确率、每次回答的成本、拒答的频次。数字过不了线，就调参或者直接放弃 — 您不用为过不了测试的生产代码买单。

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嵌进您已经工作的地方

AI 出现在您的网站、应用、邮件草稿、Power Automate 流程里 — 不是再多一个要记得去登的标签页。最好的 AI 功能是那个没人需要登录的。

我每天都在上线 AI — 自己的和客户的。

我天天用 Claude 写生产代码，在自己的 Rec Soccer 应用里跑多步 AI 工作流，还在之前的岗位上用 AI 辅助自动化替代了约每年 $40K 的供应商报表。我不是在卖我在文章里读到的东西 — 我卖的是已经跑在我自己机器上的东西。

04 — 我用来建的模型

驱动您这次交付的 AI 模型。

我不嫁给单一厂商。我挑的是在您这件任务上胜出的模型 — 准确率、成本、速度 — 有更好的出来就换掉。用量按您的账户计费，不是我的，所以您永远不会被加 token 溢价。

Claude

Anthropic

我在推理、长上下文、严谨写作和工具调用上的默认选择。大多数任务用 Claude Sonnet，硬骨头上 Opus。

GPT

OpenAI

便宜、快速的分类和结构化信息提取。需要"读这封邮件把发票号抽出来"这种大批量活儿时，首选它。

Gemini

Google

超大上下文窗口和强多模态 — 一次性读完整的 PDF、长会议纪要或整个代码库。和 Google Workspace 数据配合得很顺。

Llama

Meta

开放权重模型，适合您需要自己跑的场景 — 在自己的服务器上、在强监管行业、或者彻底不让数据碰第三方 API。

ElevenLabs

语音

我听过的最好的语音 — 克隆音色、多语言、对话式语音代理。AI 要像真人说话，就选它。

Sora + Nano Banana

OpenAI · Google

Sora 出视频，Nano Banana 出图（Google 的 Gemini 2.5 Flash Image）。用在营销素材、演示片、广告创意、产品样图、社交贴文 — 预算里没有摄制组、没有设计师的时候。

sora.com north_east deepmind.google north_east

再加上真有必要时才上的专门服务 — Whisper 和 Deepgram 做语音转文字，Azure OpenAI 或 Amazon Bedrock 处理强监管或企业合同，Hugging Face 覆盖开源模型的长尾。哪个在您任务上胜出就用哪个。

05 — 套餐

三种起步方式。挑合适的。

每个套餐都基于您的数据、上线前先评测过、归您所有。价格区间是典型值 — 咨询电话之后我会寄一份固定价格的一页报价单。

星火

典型价格区间 $500–$2K
工期
1–2 周
范围
单个功能
语言
英语
  • check_circle针对真实任务的探索 — 做什么、哪里好、哪里坏
  • check_circle按 30 个以上真实例子挑选和调教模型 + prompt
  • check_circle结构化输出（JSON schema），下游工具可以直接用
  • check_circle接进您已有的邮箱、CRM、表格或工作流
启动星火项目 arrow_forward

套件

典型价格区间 $8K–$15K+
工期
6–12 周
范围
多功能、嵌入应用
语言
2–12 种语言
  • check_circle包含堆栈套餐的一切
  • check_circle工具调用 — AI 调您的 API、CRM、日历、ERP 或自定义接口
  • check_circle带重试、回退和人工审批关口的多步代理循环
  • check_circle该用多模态就用 — 语音（STT/TTS）、图像、PDF
启动套件项目 arrow_forward
06 — 加购项

额外功能，值当的时候再加。

可以搭在任何套餐上，或者等用例长起来再加。

RAG 语料 / 向量库

$800–$2.5K

把您的文档摄入、切块、嵌入并索引 — 还有内容变动时重跑摄入的任务。Firestore 向量、Pinecone 或 pgvector。

语音（STT + TTS）

$1K–$3K

Whisper 或 Deepgram 做语音转文字，ElevenLabs 或 OpenAI 的音色做回复。电话、浏览器或应用内都行。

视觉 / 图像理解

$800–$2K

读收据、证件、表单、截图、产品照片。抽出结构化数据，或者回答图里有什么。

评测套件

$600–$1.5K

一份测试集、一套评分标准、一条命令的运行器，让您在上线前能看到每次 prompt 或模型变动的影响。

Prompt 版本管理界面

$1K–$2.5K

一个小的管理后台，您可以在里面编辑 prompt、做 A/B 测试、一键回滚 — 不用重新部署应用。

月度 AI 年付

$300–$1K / 月

Prompt 调优、成本监控、有新模型出来就升级、以及"它怎么这么干"的追查 — 随叫随到。

07 — 流程

一个 AI 项目实际上是怎么走的。

没有魔杖式 demo。一通电话、一个限定范围的试点、真的测量，然后才上生产 — 或者老实叫停。

01

20 分钟咨询电话

我问您想解决什么任务、今天是谁在干、"做得好"长什么样、数据在哪儿。如果 AI 不是正确的工具，我会直说 — 有时候 Power Automate 流程或者一个 SQL 视图就是答案。

02

限定范围的试点

48 小时之内您拿到一份固定报价 — 一个功能、一个模型、一个成功指标。我们拿您数据里 30–100 个真实例子来建，不是编的。

03

用评测来量

上线之前我们先打分。准确率、每次调用成本、p95 延迟、拒答率。数字过不了线，就调参、换模型或者放弃 — 您不用为过不了测试的生产代码买单。

04

上线并迭代

在您的应用里上线，实时监控，日志您能看。大多数客户会留我做一个小额年付，负责调 prompt 和跟上模型升级；也有不留的。都行。

08 — 常见问题

大家通常会问的问题。

比您看到的那些 demo 要少，但永远不是零 — 这就是为什么每次交付都基于您的数据、用检索补充、用结构化输出验证、上线前先拿真实例子量过。高风险任务我还会加一道人工审批。实话是：AI 会出错，工程的意义就在于在用户发现之前先抓住它。

您的，直接计入您的 OpenAI / Anthropic 账户。我不转卖 token，也不在用量上抽成。每一次调用花多少您看得一清二楚，真要分开，key（和花销）都留在您这边。

一个星火功能，通常每月 $5–$50 的 API 调用。一个带 RAG 的堆栈助手，按流量通常每月 $30–$300。开启 prompt 缓存后，重复查询能便宜 50–80%。第一天起我就给您看仪表盘，不会有意外。

OpenAI 和 Anthropic 都在合同上默认不拿 API 流量做训练。您的数据存在您自己的账户里（Firestore、Pinecone、S3 — 您用什么就存什么），AI 调用从您自己的基础设施服务端发起，任何东西都不会日志到第三方 SaaS，除非您特别要求。强监管的活儿我也能用 Azure OpenAI 或 Bedrock 拿到额外的合同保障。

都用，按任务挑。Claude（Sonnet/Opus）是我在推理、严谨写作和工具调用上的默认。OpenAI GPT 在便宜、快速的分类和大批量结构化提取上很强。Google Gemini 在上下文超大时胜出 — 整份 PDF、长会议纪要、整个代码库 — 或者数据本来就在 Google Workspace 里。Meta Llama 是您需要在自己服务器上跑、在强监管行业、或者彻底不让数据碰第三方 API 时的首选。语音我主要用 ElevenLabs；视频和图像用 Sora 和 Nano Banana（Google 的 Gemini 2.5 Flash Image）。同一份代码，改一个配置就切换 — 下一个模型一出来，您升级不用重写。

聊一聊

告诉我您已经干烦了的那件事。我来告诉您 AI 是不是正确的解法。

第一通电话大约 20 分钟。您挂电话时会有一个更清晰的计划 — 一个限定范围的试点、一个建议，或者一句诚实的"这是电子表格能解决的问题，不是 AI 的"。这三种情况都会发生。

— Quinton
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