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title: "Strattum研究：Company Brain层使AI每问token消耗降至三分之一、准确率升至93%"
slug: strattum-company-brain-ai-token-20261020-72d24e
type: news
direction: 巴西
category: 科技平台
published: 2026-10-20
source_url: https://startups.com.br/branded-content/menor-consumo-de-tokens-com-maior-precisao-nas-respostas-como-tornar-a-ia-mais-eficiente/
source: "Startups.com.br"
url: https://chinabrazilinsight.com/news/strattum-company-brain-ai-token-20261020-72d24e
event_type: 公司动态
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# Strattum研究：Company Brain层使AI每问token消耗降至三分之一、准确率升至93%

> 巴西初创公司Strattum测试12个AI模型发现，接入Company Brain信息组织层后，平均每问token消耗从16.3万降至5.5万，平均准确率从75%升至93%。

巴西初创公司Strattum发布的一项研究显示，将AI模型接入其Company Brain信息组织层后，12个来自6家提供商的AI模型平均每问token消耗从16.3万降至5.5万，约为原来的三分之一；平均准确率从75%升至93%。该研究在模拟一家巴西软件公司（60个客户、信息分布在5个系统）的环境中评估了51个问题、6120条回答。

研究对比了两种信息获取路径：AI直接查询企业各系统，或通过Company Brain访问预先连接、标准化并关联好的数据。在需要跨三个及以上系统整合信息的问题上，平均准确率从66%升至91%；完全正确回答的比例从68%升至88%。

在直接连接系统时准确率已达90%以上的7个先进模型中，接入Company Brain后平均准确率从96%升至99%，每问token消耗从17.3万降至5.6万。原本准确率低于90%的5个模型，平均准确率从46%升至85%，完全正确回答比例从35%升至74%。其中Claude Haiku 4.5从59%升至93%；GPT-5 Nano从19%升至79%，为12个模型中提升幅度最大。接入后全部12个模型准确率均超过70%。

文章以客户满意度下降为例说明token消耗来源：AI需在调研工具、客服平台、CRM和Google Drive之间分别查找评分变化、工单、提交人和合同条款，并识别不同系统中同一客户的不同标识，每次检索和交叉比对都消耗token。Company Brain在提问前完成系统连接、格式统一和记录匹配，使模型直接访问关系结构获取相关信息。

Strattum联合创始人兼CTO Rafael Viana表示，Claude和Codex任何公司都可用，但公司基于科学方法在其上构建并测试的内容是客户在别处找不到的，该基准测试是这项工作首个公开成果。联合创始人兼CEO Kadu Monguilhott表示，研究中改变结果最大的是提问前的数据组织，而非换用更大的模型。

文章估算，一家公司每月向每百万token收费5美元的模型提问1万次，无Company Brain时月成本约4.36万雷亚尔，接入后约1.41万雷亚尔；若换用Claude Haiku 4.5，估算约2700雷亚尔。

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来源: Startups.com.br
发布: 2026-10-20
© China Brazil Insight — https://chinabrazilinsight.com/news/strattum-company-brain-ai-token-20261020-72d24e