企业官网建设流程全解析

本文通过生动的比喻，将大模型的九个核心概念（Transformer、Token、Context、Prompt、RAG、Copilot、Agent、MCP、Skill）比作一张分层地图，帮助读者理解它们之间的关系和作用。文章从模型的底层机制到上层应用，逐步深入，并以真实场景为例，将九个概念串联成一条线，使读者能够更直观地掌握大模型的工作原理和应用方式。同时，还介绍了DeepSeek模型的计费方式，让读者对大模型的使用成本有更清晰的认识。

一、三个底层件：模型怎么"读"世界

Transformer：发动机

你聊天的那个 AI，核心是一台叫 Transformer 的注意力引擎。它的本事是读懂上文，预测下一个词。

靠的是"注意力机制"：句子里每个词都会环顾四周，判断该重点关注谁。同一个"它"，在"把苹果放进冰箱，因为它太热了"里指的是苹果，在"把苹果放进冰箱，因为它太冷了"里指的就是冰箱。GPT、DeepSeek、GLM，底层都是这台发动机。

Token：油耗单位

模型不认识汉字，它读的是 token，把文字切块后编上号的最小单位。一个 token 可能是一个词、半个词，甚至一个标点，切法由模型的分词器决定。

这个概念重要，因为它就是计费单位。你在账单上看到的"百万 tokens"，和汽车仪表盘上的油耗，是同一类东西。

Context：油箱

上下文窗口（Context Window）是模型一次能记住多少内容。系统提示、历史对话、你刚发的问题、正在生成的回答，全在这个窗口里。窗口就是油箱容量：装多少、跑多远，都由它决定，油价也按"装了多少"算。

DeepSeek 的窗口是 1M tokens，约合 150 万汉字。聊久了 AI"忘了"开头？不是失忆，是旧内容被挤出了窗口。

三件套怎么联动

一张图看懂：你输入一段话，切块成 token，Transformer 在 Context 这张"草稿纸"上工作，逐 token 生成回答。Transformer 决定脑子多好用，Token 决定怎么切分计量，Context 决定一次能记多少。

二、Prompt：你怎么说话，决定它怎么干活

很多抱怨"AI 不行"的人，问题其实出在点单方式上。同一个请求，两种问法，结果差很远：

“帮我写个总结”，模型只能泛泛而谈，因为你没说要什么、给谁看、多长。“你是我的笔记助手，把这篇日记整理成结构化笔记，按标题/摘要/加粗要点的格式”，输出的东西直接能用。

好提示词的公式不复杂：角色 + 任务 + 要求，能加示例更好。有意思的是，整套系统里模型多聪明、窗口多大、资料全不全，都不归你管，Prompt 是唯一 100% 由你控制的变量。改它，输出立刻变。

三、四种使用形态：从工具到伙伴

RAG：导航资料库（开卷考试）

模型的通病是知识过时、不认识你的私有资料、还会一本正经胡编。RAG（检索增强生成）的解法是先检索、再回答，相当于让模型开卷考试：

命中的资料被塞进 Context 窗口，模型照着答，回答有据可查。我让 AI"问我的资料"能答上 500 多篇笔记里写了什么，走的就是这条路。

Copilot 与 Agent：副驾驶和司机

这两个词的区别，看方向盘在谁手里。

Copilot 是副驾驶。你握方向盘，它帮你导航、递水、报路况，你发一句它答一句，主导权在你。Agent 是司机，你只说目的地，它自己拆路线、自己踩油门、自己看路况修正。

Agent 拿到目标后，会自己转一个"计划 → 执行 → 观察 → 修正"的循环，直到交付结果。这是它和普通对话的根本差别。

Skill：司机手册

同一个司机，换个城市就抓瞎？给他一本手册。Skill 就是把验证过的流程固化成 SOP：什么条件触发、按什么步骤走、踩过哪些坑。模型照章办事，发挥就稳定。我处理文档的 8 个 Skill、上传笔记的 ima-upload-file，都是这么沉淀下来的。

MCP：万能接口

Agent 干活要连工具：读文件、查日历、搜知识库。麻烦在于，每家工具接口都不一样，每个 Agent 都得单独适配。2 个 Agent 连 3 个工具，就要接 6 条专用线；工具换个版本，全部返工。

MCP（Model Context Protocol）干的事，是把接口统一成一个标准，像 AI 界的 USB-C：

有了它，工具方只做一次适配，所有支持 MCP 的 Agent 都能即插即用。这是从"逐个定制"到"即插即用"的差别，也是 2025 年以来 Agent 生态爆发的一块地基。

九个概念，一张图

越往下越硬核，越往上越接近"用 AI 的方式"。记住这张图，收费和对号入座都好谈了。

四、一本账：DeepSeek 怎么收费

token 不只是技术概念，还是计价单位。以下是 DeepSeek 官方价目（截至 2026-09-10，来源 api-docs.deepseek.com，单位：元/百万 tokens）：

高峰时段为周一至周五 9:00–12:00、14:00–18:00（北京时间），其余为空闲时段，所有项目价格减半

上下文长度 1M tokens，输出最长 384K

旧模型名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 已于 2026-07-24 下线，由 v4-flash 的思考/非思考模式承接

一次真实问答多少钱？算个账：高峰时段，v4-flash，输入 2,000 + 输出 800 tokens（约等于输入 3000 字资料、输出 1200 字回答）：

输入（缓存未命中）：2,000 ÷ 100万 × 3.0 元 = 0.0060 元

输出：800 ÷ 100万 × 9.0 元 = 0.0072 元

合计约 0.013 元，不到一分五，比一张纸还便宜

价目表里藏着三个省钱杠杆：缓存杠杆，重复内容命中缓存只花 1/30；时段杠杆，空闲时段再省一半；型号杠杆，pro 约为 flash 的 3 倍价，日常轻任务用 flash 就够。

五、落到你每天在用的工具上

概念不落地等于没学。拿我天天在用的 WorkBuddy 对号入座，一条工具，八层全占：

再用一个真实场景把九个概念串成一条线：把手写日记转成结构化笔记，上传 IMA。

你说"把这页手写日记整理后传 IMA"，还说清了整理格式和命名规则（Prompt· 你怎么点单）

照片 OCR 出的文字被切成 token 喂给模型（Token· 切块计量）

笔记全文进入本次对话的窗口（Context· 工作记忆）

模型按你熟悉的格式结构化重写（Transformer· 理解生成）

Buddy 自主连跑：压缩 → 重命名 → 上传 → 回执（Agent· 自主循环）

全程按 ima-upload-file 手册的标准流程走（Skill· 照章办事）

通过 MCP 标准接口连上 IMA 知识库，工具即插即用（MCP· 万能接口）

上传前你确认终稿，决定权始终在你（Copilot· 你确认）

最后

2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！

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