【实战经验】Prompt工程实践落地过程中的关键决策

关于Prompt工程实践，想跟大家探讨几个核心问题：

**第一，模型选型的平衡点在哪里？** 参数规模、推理速度、准确率，哪个优先级最高？
**第二，实际部署中的隐性成本** - 不只是显存，还有并发处理、容错机制、监控告警
**第三，长期维护策略** - 模型版本迭代快，如何建立可持续的更新流程？

这些都是我在Prompt工程实践过程中反复思考的问题，欢迎大家分享你们的看法和实践经验。🤔

模型选型这块，我踩过坑：小模型+好prompt有时候比大模型+烂prompt强得多，别盲目追求参数。部署成本最容易被低估，监控告警不做好，线上出问题哭都来不及😅 你们用的啥框架做版本管理？