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0-2 万买的是运行时与搭建界面，不含业务接入、数据清洗、评测与运维；能上线跑业务的 Agent 项目落在 15-50 万。本文用四栏对照表拆开差价，并附广州交付视角的工期判断与路线决策表。
公开资料里的「0-2 万搭平台」，买的是运行时和搭建界面，不含业务工具接入、数据清洗、评测与运维。站在 2026 年广州的交付现场看，一个真能上线跑业务的 Agent 项目仍落在 15-50 万区间。下文所有金额都带来源链接与「公开报价口径」标注，属公开资料区间，不是蓝曜炬辉的对外报价。
把公开口径的四档报价按并发规模、私有化、可观测、二次开发、权限审计五栏摊开对照，0-2 万这一档在这五项上基本都是「不含」，这就是它便宜的全部原因。
| 报价档位（公开口径） | 并发与规模 | 私有化 | 可观测 | 二次开发 | 权限审计 | 周期 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0-2 万：轻量级 / 无代码 | 单场景、演示与初步验证 | 不支持 | 无 | 受限于平台内置积木 | 平台自带账号体系，不做企业级审计 | 几小时到几周 |
| 3-10 万：MVP | 单一核心流程跑通，低并发 | 通常不支持 | 基础日志 | 有限定制 | 需另行实现 | 4-8 周 |
| 15-50 万：多智能体 / 复杂场景 | 多系统打通，中高并发 | 视方案，另计价 | 需自建 | 支持 | 需按组织架构落地 | 2-5 个月 |
| 50-200 万+：工业级 / 私有化 | 高并发、多租户 | 全栈私有化 | 完整 | 支持 | 完整 | 半年以上 |
这张表的区间划分来自阿里云开发者社区 2026-10-13 的《AI 智能体的开发费用》，腾讯云开发者社区的同类拆解（2026-10-13 版本）给出的三档量级与之基本一致。注意「平台授权」只是其中一小栏：同一篇给出的平台授权参考是基础版免费、专业版 2-5 万、企业版 8-15 万——这正好解释了为什么有的报价单第一页写着「0-2 万」，翻到第三页却开始出现十几万的实施费。
如果目标从「知识库问答」转向「私有化部署」，口径要换一篇看。阿里云开发者社区 2026-06-13 的《企业落地 AI 知识库的费用》给的是：SaaS 低代码方案每年几千元到 3 万，开源架构定制每年 5-15 万，全私有化 25 万起步、其中硬件 10-15 万占大头。更高一档的全栈私有化测算（一体机 GPU 20-30 万、模型适配与安全加固不低于 5 万、平台许可超过 10 万，合计 40-100 万、100 万为中间档）见火山引擎开发者社区 2026-08-14 的企业版年成本测算。这类社区测算文章不是厂商官方定价页，采购前应以厂商正式报价单为准——但它的数量级足以说明一件事：私有化不是一个开关，是另一张账单。
一份看起来只要几万的 Agent 报价单，通常漏掉四项：数据接入与清洗、工具/API 与 token 消耗、评测与回归、运维与权限审计，这四项合起来经常超过平台费本身。
基础设施单价其实很便宜——向量服务 0.03-0.05 元每知识库每小时，一个月折 20-35 元；OCR 每 10 万页几百元（同上）。真正的钱在人工：把 ERP、CRM、历史工单、散落的 Excel 对齐成机器可检索的结构，再切分、去重、补元数据，这一段没人能免。
公开口径给的单位成本是：1000 次交互 3-15 元，知识库问答的 token 量是普通对话的 3-5 倍。换到 Agent 身上还要再翻——同一篇 2026-10-13 的分析指出，Agent 因多轮规划与工具调用，token 消耗是同场景 Chatbot 的 3-10 倍；中小型项目每月 API 花费千元至上万，高频调用的企业级场景是数万至十几万每月。工程上能压的是缓存与上下文裁剪，官方口径称缓存可降低 30-60% 的 token 消耗，但这块要写进架构，不能靠平台自带。
没有评测集，验收就只能靠「演示时看着还行」。Agent 的行为随模型版本、提示词、检索召回率三者漂移，每次换模型或改知识库都要回归。站内已经有一篇专门讲这层风险的实践复盘：AI Agent 平台搭建：评测与可观测性也是攻击面，其中把「谁来跑、跑多少条、怎么看结论」当作交付物而非可选项。报价单上没有这一栏，等于把回归成本留给上线后的运维。
运维按初始开发的 15%-25% 逐年计提是公开口径给出的常见比例；权限管理单独报价 2-4 万，多渠道终端对接 1.5-3 万；私有化场景的安全加固另计（社区测算口径不低于 5 万）。这三项在 0-2 万档里通常不存在，因为那一档默认「平台账号即权限」，而企业要的是按组织架构、按数据域、按工具调用范围的三层收敛。
公开口径把复杂多智能体项目定在 2-5 个月；蓝曜炬辉截至 2026-10-30 已发布的 7 个交付案例中，实际投入的团队普遍是 3-4 人，这一配置决定了工期的下限，也决定了哪些活必须并行。
先看我们自己的样本，口径说清楚：截至今日已发布的 7 个案例里，行业分布是人工智能 2 个、企业服务 2 个、教育培训 2 个、文旅消费 1 个；其中标注了周期的样本为 2 周、3 周、4 周、6 周（6 周那个拆成 2 周产品规划 + 1 周 UI + 3 周全栈）；团队配置是 3-4 人，形态为「产品/设计 1 人 + 前端 1 人 + 后端 1 人」，有 AI 场景时再加 1 名 AI 架构。
这组数据只能用来说明首版可上线范围的交付节奏，不能外推到多智能体平台项目的完整周期——案例库的聚合周期只支持样本分布，不构成对某个具体项目工期的证明。要判断 Agent 平台项目的工期，看公开口径的 2-5 个月更靠谱。
把两组数字叠起来看，工期差不在编码速度，而在四件必须串行的事：一是业务系统对接，每个 CRM/ERP 的接口形态与权限模型都不一样；二是数据清洗与评测集建设，它是回归的前提；三是权限模型按组织架构落地，这决定了能不能过安全评审；四是上线后的观测与回归。这四件事恰好就是上一节里报价单最容易留白的四项，所以「平台费 2 万、工期 4 周」这类说法往往两头都不成立。
采购侧的实用做法是：让供应商把工期按「平台部署 / 数据接入 / 单场景跑通 / 评测集建成 / 权限与审计落地 / 试运行」六个阶段报，而不是只报一个总数。阶段报得出来的人，才真的做过。
团队超过 5 人、场景超过 3 个再考虑自研平台，否则开源框架或 SaaS 更省；社区测算给出的对照是自建 Dify 方案 4 人约 30 万，而采购平台的合理档位是首年约 50 万。
| 路线 | 首年成本（公开/测算口径） | 私有化 | 可观测与评测 | 谁维护 | 适用条件 |
|---|---|---|---|---|---|
| SaaS 平台 | 几千元至 3 万/年 | 不支持 | 平台自带，深度有限 | 厂商 | 场景标准化、无数据出境顾虑、要快速验证 |
| 开源框架（LangGraph / Dify / Coze） | 5-15 万/年（含开发与维护） | 支持 | 需自建 | 自己或外包 | 有后端团队、要可控与可扩展 |
| 自研平台 | 3 个月 75 万量级（团队从 0 搭） | 支持 | 自己造 | 自己 | 场景超过 3 个、年调用量大、有长期路线图 |
开源框架这一行的隐性成本最容易被低估：「不买许可」不等于「不花钱」，人力、评测、升级都是持续支出。另外，开源框架的许可与二次分发条款要逐个核对——Dify 的开源版与企业版授权不同，商用前请以官方最终用户许可协议为准，不要拿社区文章的转述当法务依据。三条路线的 TCO 比较还有一层：SaaS 省的是首年现金，自研省的是三年后的边际成本，这个分界线站内另一篇讲得更细——自研 vs SaaS 的 TCO 三条分界线。
单场景、日调用低于数千次、没有私有化要求的项目，搭平台是把十几万花在基建上；公开口径建议先做 3-10 万的 MVP，把一个核心流程跑通再谈平台化。
判断标准可以压成三条硬条件：场景数少于 3 个、三个月内不会接入第二个业务系统、数据不出内网不是硬约束。三条全中的，直接买 SaaS 或做单场景定制，不要碰平台。反过来，只要「多系统打通 + 私有化 + 多团队并行开发」里占了两条，平台化才开始有意义。站内有一篇把「能演示」和「能交付」的差别拆得很直白的文章，可对照看：能演示 vs 能交付；权限怎么定则见AI Agent 权限设计。
如果判断结论是「暂时不搭平台」，也可以先做一次范围更小的 AI 应用落地评估——我们在这条路上的服务边界写在服务与交付页；已交付的项目样本可看案例库。
因为 0-2 万这一档卖的是运行时与搭建界面，不含业务工具接入、数据清洗、评测与运维，四栏对照表里私有化、可观测、二次开发、权限审计基本都是「不含」。
公开口径的拆法是人力成本占 40%-60%，剩下是平台授权、模型与 token、数据与硬件；对应的是多系统打通、2-5 个月周期的复杂多智能体场景，而不是单一流程的 MVP。
按公开口径，全私有化 25 万起步、硬件占 10-15 万；社区测算的全栈私有化是 40-100 万、100 万为中间档，其中一体机 GPU 20-30 万、安全加固不低于 5 万、平台许可超过 10 万。
中小型项目每月 API 花费千元至上万元，高频调用的企业级场景是数万至十几万每月；单位参考是 1000 次交互 3-15 元，Agent 的 token 量是同场景 Chatbot 的 3-10 倍。
可以，这也是公开口径最推荐的路径：先投 3-10 万做 MVP、4-8 周跑通一个核心流程，用真实的调用量与用户采纳数据再决定要不要扩成平台。