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人工智能框架正在通过自动化任务、减少劳动力和简化集成来重塑成本管理。本文分解了四个平台- Prompts.ai， n8n， 制作，以及 Workato -每种方法都提供了削减开支和提高效率的独特方法。以下是简要概述：
要点外卖：选择符合团队技术专长、预算和可扩展性需求的平台。每个选项在成本效率和运营灵活性之间取得平衡。
AI 框架成本比较：Prompts.ai 与 n8n vs Make vs Workato
Prompts.ai 使用即用即付定价模式，无需为基本访问支付定期订阅费。取而代之的是，费用是根据实际使用量计算的 代币积分。每次执行的起始费用为 0.001 美元，额外费用取决于代币消费。为了增加灵活性， 自备钥匙 (BYOK) 功能允许企业集成来自提供商的现有 API 密钥，例如 OpenAI， 人类，还有谷歌。这样可以确保公司仅支付所选提供商设定的基本费率，从而保持开支的透明度和可管理性。
Prompts.ai 旨在通过多项突出功能来优化效率：
这些功能共同降低了运营复杂性并节省了成本。
Prompts.ai 的架构专为满足您的需求而构建。无论您是添加新模型、扩大团队还是扩展企业工作流程，该平台都可以在不进行重大基础设施更改的情况下进行调整。其实时FinOps控制可提供对代币使用情况的详细见解，使财务团队能够监控支出并将人工智能成本与业务成果直接联系起来。
Prompts.ai 非常适合在客户支持、内容创建和数据分析等领域处理大量日常请求的组织。使用多个 AI 模型的团队受益于统一的治理和全面的审计跟踪，这对于监管行业的合规性尤其重要。对于寻求在提高人工智能效率的同时降低成本的企业，Prompts.ai 提供了战略性、可扩展的解决方案。
n8n 作为一种经济实惠的人工智能框架脱颖而出，它提供基于工作流程执行的定价模型，而不是基于单个步骤或任务，这使其成为注重成本的团队的有吸引力的选择。
使用 n8n 基于执行的定价，用户按工作流程执行付费，一次性涵盖整个流程。与按每个步骤收费的模型相比，这种方法可以显著降低成本。
该平台有两个主要选项： 云托管 和 自托管。云托管计划起始于 每月 23 美元 执行次数为 2,500 次，而 Pro 计划的费用为 每月 58 美元 执行了 10,000 次死刑。对于处理大规模工作流程的企业来说， 免费社区版 自托管时可提供无限次执行，最高可达 价格更实惠 70% 超过一年内的同类云计划。
n8n 为集成自定义代码提供了强大的工具，允许团队嵌入 JavaScript的 要么 巨蟒蛇 直接进入工作流程的任何步骤。这消除了对昂贵的自定义中间件的需求。此外，它还提供了 400 个预先配置的集成 和内置节点 LangChain 和 OpenAI，支持创建模块化 AI 代理。
在 2024 年， StepStone 使用 n8n 工作流程将为期两周的集成项目转变为仅两小时的任务-a 速度提高了 25 倍。StepStone的市场技术主管卢卡·皮利奇强调说：“连接API和转换我们需要的数据最多需要2个小时。你不能在代码中这么快地做到这一点”。
同样， 送货英雄 自动化用户管理工作流程，保存 每月 200 小时，展示了该平台提高效率的能力。
这些集成与 n8n 的可扩展架构无缝集成，提供了灵活性和性能。
n8n 通过托管云层和自托管设置提供可扩展性。云计划可自动处理扩展，但有执行限制。另一方面，自托管将成本从按执行付费转移到按计算付费，只要硬件能够支持，工作流程就可以持续运行。单个 n8n 实例最多能够处理 每秒 220 次工作流程执行，使其成为高吞吐量 AI 任务的绝佳选择。
对于生产用途，VPS 具有 4GB 内存 和 2 个 vCPU 通常成本介于 每月 20 美元和 40 美元。企业计划还包括高级功能，例如用于并行处理的队列模式、多工作器设置以及对过期的支持 200 次并行执行。
n8n 非常适合技术团队管理频繁的、以人工智能为主的工作流程，例如自动数据处理、API 集成或编排 AI 代理。优先考虑的组织 数据主权 受益于自托管，确保敏感数据保持安全并符合 GDPR 等法规。结束了 167,500 颗星星，n8n 已成为寻求灵活性地整合编程同时避免按步定价的高昂成本的开发人员的首选。
Make是一个可视化无代码平台，它使用基于积分的定价模型，其中每个模块操作都需要一个积分。这种设置允许企业通过使用 Make 所谓的 “代理自动化” 自动执行任务来削减运营成本。这种形式的人工智能可以实时做出决策并适应不断变化的条件，从而无需为每个场景预定义规则。
Make 提供五种定价等级，包括每月提供 1,000 个积分的免费套餐和两种场景的使用权限。付费套餐起价为每月9美元（10,000个积分和无限场景），其次是专业版，每月16美元，其中包括优先执行和全文日志搜索。Teams计划每月收费29美元，并增加了共享模板，而企业定价是为大型组织定制的。
为了有效地管理人工智能支出，用户可以采用诸如在开发过程中使用经济型模型（例如GPT-4o mini），在不需要存储历史记录时将 “线程ID” 留空，以及将上下文作为文件上传以仅从矢量数据库检索相关数据等策略。这些节省成本的技巧补充了Make广泛的自动化功能。
Make 集成了 3,000 多款应用程序，支持 30,000 多项操作，赢得了超过 350,000 名客户的信任。它的 AI 代理旨在自主推理和为特定任务选择正确的工具，从而减少定义所有可能场景的需求。这些代理可在工作流程中重复使用，从而最大限度地减少冗余并减少运营开销。
Make Grid 提供近乎实时的更新，每两分钟刷新一次，以便深入了解自动化使用情况和运营消耗。此外，Human in the Loop 功能允许用户查看和调整人工智能生成的输出，确保准确性并与品牌标准保持一致。
“Make 可以提高效率——本质上是以一小部分成本提供额外的员工。”
- Cayden Phipps，商店加速器 Martech 首席运营官
像这样的公司 富兰克林·科维 通过自动化工作流程，节省了数十万美元并节省了大量员工时间。同样， GoJob 利用制造和人工智能实现了50％的年净收入增长。
Make 的可扩展性方法以其经济实惠的价格和模块化设计为基础。该平台支持对可重复使用的代理进行集中管理，并鼓励采取 “从小处着手” 的策略，将重点放在特定任务上，而不是构建广泛的通用机器人。这种方法降低了不可预测行为的风险并确保了效率。
通过 Make Grid 监控自动化有助于确定成本优化的机会。查看场景运行历史记录可以揭示工具使用模式和需要改进的领域，例如解决推理错误。
Make 专为希望通过无代码自动化消除手动任务的企业量身定制。它在客户支持（例如通过聊天小工具回答常见问题解答）、营销（例如生成活动摘要和提取分析）、人力资源（例如针对政策相关问题的入门机器人）和运营（例如库存管理和自动补货）等领域表现出色。
开启后，用户评分为 4.8/5 Capterra 还有 4.7/5 开启 G2，对于那些优先考虑易用性和快速部署而不是高度技术性定制的组织来说，Make 尤其具有吸引力。
Workato使用基于使用量的定价模式，将固定版本费用与可变使用费相结合，为自动化成本提供了一种灵活的方法。该平台提供针对不同需求量身定制的四个版本： 标准 对于基本集成， 商业 用于高级编排， 企业 用于大规模运营，以及 Workato one 提供代理驱动和以人工智能为中心的功能。这种方法可确保可扩展性，同时保持成本可控。
Workato 运用 “按成功付费” 原则，根据成功的工作流程步骤计算使用量。这意味着不收取失败的操作或跳过的有条件步骤的费用，这使团队可以测试和调试工作流程，而不必担心额外成本。所有版本均包含无限连接、工作流程和合作者，确保增长不会导致意外费用。
该平台的云原生无服务器基础架构无需配置、容量规划或维护成本。例如， thredUp 报告总拥有成本降低了53％，开发速度提高了5-6倍。此外，一位企业客户通过运行 300 次自动化操作，每月节省了大约 6,500 个工时。
“我们有超过300个自动化系统，每月运行10.5万至12万个作业... 我们每月节省约6,500个工时。这就是效率。”
- Stanley Toh，企业服务与体验主管
Workato 通过 1,200 多个预建连接器和即用型加速器简化了自动化，减少了手动集成开发所花费的时间。它是 企业 MCP（模型上下文协议） 无需全面改革基础架构，即可增强与 AI 就绪功能的集成。
该平台还包括预测工具，用于跟踪工作流程、API平台和事件流的使用情况，帮助团队管理消费并维持可预测的成本。被认定为 Gartner Peer Insights 客户之选在 2025 年，100% 的受访用户推荐了 Workato 的功能和价格。
Workato 的设计确保它可以轻松扩展以满足不断增长的需求。
借助自动扩展和容器化运行时等功能，Workato 可以应对需求激增，同时保持稳定的性能。例如， Atlassian ERP 转型的完成速度提高了 40%（从 15 个月改为 9 个月），在此过程中整合了 73 多项新服务。
“我们必须用更少的人做事... 与另一个 iPaaS 平台相比，[与 Workato] 集成键盘的人数要多得多。”
- 首席技术官达伦·奥斯利 冈萨加
对于希望在单一平台上统一集成、数据编排和人工智能代理部署的企业来说，Workato 是一个绝佳的选择。这种整合减少了工具蔓延并最大限度地提高了运营效率。它对于自动化人力资源、客户支持、供应链管理和财务等跨部门的流程特别有效。通过简化工作流程和优化 AI 集成，Workato 帮助组织更有效地分配资源。这个 Workato one 对于开发能够做出情境感知决策的自主人工智能代理的公司来说，版本尤其有价值。
本节简要概述了 Prompts.ai、n8n、Make 和 Workato 的优缺点，重点介绍了它们的成本效率和运营灵活性。每个平台都有独特的优势和权衡取舍，具体取决于贵组织的优先事项。
像Make和Workato这样的托管平台非常适合在不花费大量前期基础设施成本的情况下实现快速实施。它们自动处理维护和更新，使开发人员可以腾出时间专注于基本的业务逻辑。另一方面，像n8n这样的开源选项在自定义和成本控制方面表现出色，允许您在私有基础设施上托管模型并避免经常性的 API 费用。但是，他们需要更多的技术专业知识和动手管理。
为了有效管理成本，可以考虑在扩展运营之前测试较小的模型和数据集。在训练和推理期间使用自动缩放来最大限度地减少空闲容量支出，并通过元数据管理服务标准化数据定义来保持组织内部的一致性。
下表重点介绍了每个框架的主要优势和局限性：
研究 Prompts.ai、n8n、Make 和 Workato 可以揭示管理成本和简化运营的不同方法。选择正确的平台取决于您当前的需求和成本效率的长期目标。超过90％的高管承认人工智能在未来18个月内在减少开支方面的作用，因此这一决定成为一项战略举措，而不仅仅是技术性举措。
对于那些优先考虑灵活性的人，像n8n这样的开源选项通过自托管和取消经常性许可费用来控制成本。另一方面，诸如Make和Workato之类的托管平台通过处理基础设施来简化部署和维护，使团队能够专注于核心业务目标。研究表明，使用分阶段推出人工智能战略的组织在降低成本方面的成功率提高了30％，这表明了在扩大规模之前从小规模开始进行模块化试点的价值。
每个框架都有不同的优势。Prompts.ai 通过内置 FinOps 跟踪功能提供对 35 多个模型的统一访问，提供实时支出见解，在保持性能的同时消除工具蔓延。n8n 允许深度定制和控制基础设施成本。Make 的无代码平台只需最少的技术工作即可加速自动化部署。Workato 的无服务器设计和按成功付费的定价确保您只为已完成的工作流程步骤付费。
选择正确的平台意味着将其与您的技术专长、预算和增长计划保持一致。选择与现有系统无缝集成的解决方案，以最大限度地减少维护挑战并最大限度地提高效率。
Prompts.ai 提供了完整的 成本透明度 通过将每个代币视为可衡量的使用单位。借助其即用即付系统，可以实时扣除积分，详细的仪表板可让您随时了解情况。您可以确切地看到每个请求使用了多少代币、相应的美元成本（以美元计）以及所涉及的特定 AI 模型。这种方法通过将所有代币使用情况合并为一份清晰、易于理解的报表，从而消除了隐性费用并简化了计费。
为了帮助企业节省更多，Prompts.ai 采用了智能路由系统，该系统可以评估任务的复杂性并将其分配给最具成本效益的人工智能模型。这种智能分配可以将代币浪费减少30-40％。此外，实时警报和支出仪表板为团队提供了监控使用情况、设置限额和调整策略以避免意外成本的工具。这些功能使企业能够控制其人工智能支出，同时保持峰值效率。
n8n 使用基于执行的定价模式，这意味着只有在工作流程从头到尾完成时才会向您收费。无论涉及多少步骤、人工智能调用或数据转换——成本仍与实际使用量挂钩，而不是与工作流程的复杂性挂钩。这使其非常适合涉及多个模型调用的错综复杂的人工智能工作流程，因为费用是可以预测的。
每个计划都包含无限的用户、工作流程和步骤，因此您可以扩大团队并整合 AI 功能，而不必担心额外费用。这种结构还鼓励实验——在工作流程完全部署到生产环境中之前，你可以在不产生成本的情况下进行原型设计和完善。对于管理大规模人工智能运营的组织来说，这种定价方法可以节省大量费用，同时确保灵活性和透明度。
n8n 的定价模型旨在帮助企业高效扩展先进的人工智能工作流程，而不会产生意想不到的成本或隐性费用。
Make's 平台通过提供无代码解决方案来消除自动化的复杂性，使企业无需编程技能即可构建、管理和监督复杂的工作流程。使用简单的拖放界面，用户可以在短短几分钟内链接成千上万的应用程序和工具来制定工作流程。这种方法不仅可以节省时间，还可以减少开发费用。通过实时监控，团队可以全面了解其流程，从而更容易发现和及时解决问题，同时轻松扩展运营。
该平台的一个突出特点是它的 人工智能驱动的代理，它可以自主处理库存检查或下订单等任务。这些代理依靠高级决策能力来执行操作，无需预先定义每一个步骤，从而显著减少了手动工作量并提高了整体效率。Make的基于信用额度的定价模式起价为0美元，每月最多可获得1,000个积分，可确保各种规模的企业都可以在不超出预算的情况下使用自动化工具。
