Profit Law 最容易跑出成果的地方，是那些重复率高、结构清晰、Revenue 可以直接量化的任务。压缩提示词、上缓存、建熔断机制。不同任务用不同模型，贵的任务用贵的模型，便宜的任务用便宜的模型。这一项是零的 AI 项目，要么真的完全无风险，要么是在自欺欺人。Profit Law 的革命性，在于它同时把收入、质量、成本、风险装进同一个框架，逼你在一个数字上承担全部责任。Karpathy 提出

Scaling Law 系统的模型选择、上下文设计、输出格式——这些在没有 Token Cost 意识时做出，锁死了大量不可逆的成本。如果是后者——那你可能还在 Scaling Law 或 Efficiency Law 的世界里思考问题，而 Profit Law 原生系统的护城河，正在被那些从 Day 0 就做对了的团队悄悄筑起。拿一个已有的强模型，把它压缩、蒸馏、量化，让它更便宜、更快。Scal