真能给您省出时间的 AI — 不是又一个您还得学的工具。
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。
对您的生意，AI 到底值不值得做？
把话说在前头。
AI 可能值回票价，如果…
- 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。
- 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。
- 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。
- 您想多接活，但不想再招一个人专门处理随之而来的行政。
- 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"。
可能先别做，如果…
- 真正的瓶颈是您还没有数据。背后没有您真实信息的 AI 容易乱编 — 所以更好的第一步，是先把您的数据汇到一个地方。如果有用，这块我也乐意帮，之后我们再回来谈 AI。
- 您想要"一个 AI"，但还指不出它具体能干哪件事。这特别常见 — AI 现在到处都是。解法很简单：想一件您手上具体、重复性的事（起草报价、回答同一个问题、整理文件），把它带到电话上来。我们围绕一件真实的问题，建一个真好用的答案。
- 您的团队已经用电子表格把流程搞定了，而且确实好使。省点钱吧 — 如果电话上我们发现真是这种情况，我会直接这么告诉您。
- 您考虑 AI 主要是因为它现在很时髦。这完全可以理解，但值得停一下：客户通常关心的是您接不接电话，而不是后面跑的是什么。如果我们能找出一件 AI 真能解决的具体问题，那很好。如果没有，那也是个不错的答案。
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。
我们构建的每个 AI 功能默认得到什么。
不是 upsell。我们怎么让 AI 保持诚实。
- 基于您的真实数据
- 第一天起就跟踪成本
- 3 秒内给答案
- 您能看清它在干什么
- 坏了有备用方案
- 高风险的事留人工审批
- prompt 和数据归您所有
我们怎么真正构建 AI 功能。
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。
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。
答题之前先读您的东西
在任何东西上线前，我们用您实际业务里的 30–100 个真实例子跑它并打分。准确率、每条回答的成本、它多频繁拒绝。如果数字过不了门槛，我们调或者收手 — 您不为通不过测试的生产代码买单。
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。
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。
我们每天都在出 AI — 我们的和客户的。
我们每天用 Claude 写生产代码，在我们自己的 Rec Soccer 应用里跑多步骤 AI 工作流，并在前一份工作中用 AI 辅助自动化替换了大约 $40K/年的供应商报告。Attuned Ventures 不卖我们读到的东西 — 我们卖已经在我们自己机器上跑着的东西。
驱动您这次交付的 AI 模型。
我们不忠于一个供应商。我们挑在您任务上获胜的模型 — 准确率、成本、速度 — 出更好的就换。用量计费到您的账户上，不是我们，所以您从不为 token 支付加价。
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 · GoogleSora 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 deepmind.google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。
三种起步方式。挑合适的。
每个 package 锚定在您的数据上、上线前评估、归您所有。范围是典型值 — 在 discovery 通话之后我们发一页固定报价。
星火
- 工期
- 1–2 周
- 范围
- 单个功能
- 语言
- 英语
- 针对真实任务的探索 — 做什么、哪里好、哪里坏
- 按 30 个以上真实例子挑选和调教模型 + prompt
- 结构化输出（JSON schema），下游工具可以直接用
- 接进您已有的邮箱、CRM、表格或工作流
堆栈
- 工期
- 3–5 周
- 范围
- 多步工作流
- 语言
- 英语 + 1 种
- 包含星火套餐的一切
- 基于您文档、PDF、表格、Notion 或 Slack 导出的 RAG 流水线
- 针对您内容调优的向量库 + 切块策略
- 每个答案都附出处 — 不搞"信我就行"的回答
套件
- 工期
- 6–12 周
- 范围
- 多功能、嵌入应用
- 语言
- 2–12 种语言
- 包含堆栈套餐的一切
- 工具调用 — AI 调您的 API、CRM、日历、ERP 或自定义接口
- 带重试、回退和人工审批关口的多步代理循环
- 该用多模态就用 — 语音（STT/TTS）、图像、PDF
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–$3KWhisper 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。
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。
20 分钟咨询电话
我们问您想修什么任务、今天谁在做、什么是"好"、数据在哪。如果 AI 不是对的工具，我们会说 — 有时候答案是 Power Automate flow 或一个 SQL view。
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。
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。
上线并迭代
活在您的 app 里，实时监控，带您能看的日志。大多数客户把我们留在小额月费上来调 prompt 和跟进模型升级；有些没留。两种都行。
大家通常会问的问题。
比您看到的演示少，但从不是零 — 这就是为什么每次构建都用 retrieval 锚定在您的数据上、用结构化输出验证、并在上线前用真实样例衡量。对高风险任务我们加一个人工审批步骤。诚实的回答是：AI 会出错，工程就是要在用户之前抓住它。
您的，直接计费到您的 OpenAI / Anthropic 账户。我们不转售 token，也不在用量上加价。您看到每次调用的确切成本，如果哪天我们分开，钥匙（和花费）留在您手上。
对一个 Spark 功能，常常每月 $5–$50 在 API 调用上。对一个带 RAG 的 Stack 助手，根据流量典型每月 $30–$300。开了 prompt caching 之后，重复查询能便宜 50–80%。我们从第一天起就给您看 dashboard，所以没意外。
OpenAI 和 Anthropic 默认都按合同不在 API 流量上训练。您的数据住在您的账户里（Firestore、Pinecone、S3 — 您用什么都行），AI 调用从您的基础设施在 server-side 发生，除非您要求否则什么都不会被记录到第三方 SaaS。对受监管的工作，我们也可以使用 Azure OpenAI 或 Bedrock 以获得额外的合同覆盖。
全部主流的都用 — 答案就是"哪个最适合具体那件任务就用哪个"。四家大型 AI 提供商各有所长：Claude（来自 Anthropic）是我们在严谨写作、推理和调用业务工具时的默认。GPT（来自 OpenAI）非常适合大批量、又快又便宜的分类活。Gemini（来自 Google）在需要处理超大上下文时胜出 — 整份 PDF、长会议纪要 — 或者您的业务本身就在 Google Workspace 里。Llama（来自 Meta）适合您必须在自己服务器上跑 AI 的场景，尤其是那些数据不能离开自家场地的强监管行业。对您来说的好消息：我们写一切的方式，都让 AI 提供商可以通过一次配置变更切换。下一个更好的模型出来时，您升级不用重写。
技术细节：语音我们用 ElevenLabs；图像生成用 Google 的 Gemini 2.5 Flash Image（"Nano Banana"），视频用 OpenAI 的 Sora。全都通过同一层抽象走。
告诉我们您厌烦的任务。我们告诉您 AI 是不是对的解。
第一通电话大约 20 分钟 — 就是真实地聊一聊正在吃掉您时间的那件事。您挂电话时会带着一个清晰的下一步：一个限定范围的试点、一个建议，或者有时是一句诚实的"这是电子表格的问题，不是 AI 的问题"。哪一种合适，您听到的就是哪一种。