企业人工智能面临投资回报悖论：强大的基础模型在生产环境中成本过高。研究人员提出优化 AI 驾驭层（即围绕基础模型的编排层）作为解决方案。通过优化提示词缓存和交互历史压缩等组件，他们在不牺牲质量的前提下实现了显著的成本降低。该方法使工程团队能够在不对底层模型进行微调的情况下构建成本高效的 AI 应用。当前行业流行的"tokenmaxxing"趋势因依赖大上下文窗口而非高效系统设计而浪费资源。这种蛮力方法将 token 成本视为可忽略不计，掩盖了随时间累积的底层低效问题。现有的效率技术（如提示词压缩）之所以失效，是因为它们仅优化系统的一部分，而忽视了编排层。驾驭层历史上被视为可丢弃的代码，如今已被确认为控制 AI 成本的关键。优化驾驭层涉及系统提示词缓存、交互历史压缩、工具管理、检索策略和错误处理。实验表明，优化驾驭层使每任务成本降低 41%，token 消耗减少 38%。任务成功率保持稳定，端到端延迟显著下降。开发人员可实施诸如“双区提示词”（用于缓存）和“上下文卸载”（用于有效管理上下文）等优化措施。构建具有硬性 token 预算和生成限制检查的弹性循环至关重要，以避免成本失控。随着基础模型的演进，驾驭层将从弥补模型弱点转向强制执行企业策略，如预算和数据边界。