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用AI办公怎么省算力?WPS灵犀教我3招,越用越省!
用AI办公怎么省算力?WPS灵犀教我3招,越用越省!有学友问到： 为什么自己用AI跑了一个分析表格数据的任务，消耗的积分突然就猛涨了？ 明明是一个比较常规的任务，上个月他也用AI跑过一回，就没有这次消耗的这么多？ AI做任务时候的算力到底是怎么消耗的？这些账面上消耗的积分值，又和哪些因素有关系？ 这个问题，也是闵鑫一直在关注的点。我在上周的直播分享中，也聊到了这个话题。 体验过AI工具的朋友应该知道，像Workbuddy、灵犀、千问、豆包工作这类AI智能体工具，在跑任务的时候，一般需要调用大模型，然后在大模型的加持下，配合调各种工具，来完成任务目标。 调AI大模型来跑任务，就会涉及到消耗算力，也就是我们常说的token，这是一个计量的基本单位。 
我在上次直播分享中也介绍过，像Workbuddy里把算力的消耗记作积分，灵犀里叫智点 叫法不同，本质上，其实是一样，都是对算力消耗的一种换算和计量。 那我们在AI工具里，跑一个任务的时候，到底要消耗多少算力？多少积分呢？ 这个，说实话，很难一下子给你算出来，确切的说，很难在任务执行完全结束前，提前就给你准确回答出来。 这是AI工具，和我们过去使用的常规办公工具，在运行机制上的区别。 虽然我们还没有办法在任务完成前就准确知道需要消耗多少算力积分，但是我们可以搞清楚，积分的消耗，主要和哪些因素有关系。 搞清楚了这一点，我们在跑任务之前，就可以通过提前的优化和准备，来尽量节省账号里的积分消耗。 为了搞清楚这个问题，我直接把这个问题抛给了灵犀。灵犀经过一番思考后，给我总结出了主要的因素有四点： 1、基数 2、执行轮次 3、上下文体积 4、产物大小 我看了一下，这四点基本就是在使用AI智能体工具跑任务时候，主要的几点因素了。 
我们一步一步，展开来说说： 1、基数 这里提到的基数，主要指的是任务开启时的模式选择。AI智能体工具的发展，随着AI大模型能力的不断丰富，经历的早期的问答，到执行单一任务，再到现在能够执行复杂任务的演进过程。 沿袭这个能力发展的过程，现在的AI智能体工具，无论是Workbuddy，还是灵犀，在任务模式上，通常都包含了： 基础问答、简单任务，复杂任务这样集中任务模式。 就拿灵犀来说，当开启任务时，选择基本的对话模式的时候，在跑任务的过程中，是不消耗积分（智点）的。 
这一点，我在上周的直播分享中，也做过演示。 只有在选择专家模式跑任务的时候，才会消耗自己账号里的积分额度。 所以，到底消耗多少积分，首先取决于你在开启任务时选择的任务模式。 这是基础，相当于定的一个：基数 拿灵犀来看，当选择了专家模式后，接下来，还需要选择大模型： 灵犀提供了三种模型选择方案：Pro、MAX、内置的AI大模型 
选择不同的大模型，在任务跑起来后，它的消耗也是不一样的。 这有点像汽车里面：排量的概念 2、执行轮次 第二个因素是执行轮次。 什么是执行轮次呢? 简单的理解，就是AI智能体在接到任务后，从理解需求到调工具、再到生成结果，整个过程，跑了多少轮？ 就拿灵犀来说： 到底执行多少轮次，这个主要取决于任务的复杂程度，而这里的任务是否复杂，是针对AI来说，它觉得复杂的任务，那就会多跑几轮。 从我使用的体感来看，像生成PPT、用AI编程写大型的软件代码、生成视频、复杂图片，以及一些AI从未涉及过的任务的时候，消耗会更高一些。 而对于一些反复执行多次，已经有最佳实践的任务，消耗反而不会很高。 3、上下文体积 第三个主要的因素，主要来自任务对话中的上下文体积和工具的调用，比如：技能的调用。 无论是你和AI反复来回的掰扯，让它反复修改，还是在任务中调用多个技能文档。 这些都会被算在上下文体积了，然后反映在算力的消耗上。 所以，在写任务指令的时候，能一次性描述清楚就别像碎碎念一样多轮对话了，相比之下，一口气说完，再让AI跑，减少对话轮次，能有效降低任务的积分消耗。 4、产物的大小 第四个主要的因素，是产物的大小，也就是最终你要让AI生成的结果的大小。 生成一份3页的总结报告，和生成一份30页的PPT课件，从生成结果的体量上比起来，产物大小显然就不同，消耗的算力也就不一样。 到底生成多大的产物，这个完全是基于你要完成的任务目标来定。 毕竟都使用上AI工具了，目标肯定不是单纯的为了节省那点算力，我们用AI的目标，首先还是在：让AI生成满意的结果。 所以产物的大小，我们通常可以放在指令里详细要求一下就行了。 上面这四个方面的因素，基本上构成了AI在完成任务过程中，消耗积分的主要的点 
灵犀还给我总结了一个基本的消耗计算公式： 模式基数x轮次x上下文产出 不一定非常的准确，但已经能比较直观的展现出主要的影响因素了。 最后想说的是：下次你在使用AI智能体工具跑任务的时候，可以有意识的参考这四点，选择合适的任务模式，优化提问，来适当节省积分消耗。 当然了，也别一味地奔着省积分，舍不得选高配置的模型。这就像开车一样，到了该给油的时候，油门就要跟上去，顺利到达目的地，完成任务才是最重要的。 今天的分享先到这里，欢迎评论区说说~ --------- 作者：闵鑫，AI办公学主理人，AI办公培训师、WPS AI产品体验官。专注中小微团队和个人的AI办公落地培训。
灵犀执行任务是多轮循环：从理解需求 → 规划 → 调用工具 → 检查结果 → 再调整。整个任务执行过程中，步骤越多、返工越多，消耗越大。
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