GEO 优化的算力消耗在哪?抓取、清洗、生成三段差别大

结论先给：GEO 优化的算力主要花在内容生成和批量评估这两段，抓取那一段几乎不吃算力。一个 2000 字页面的抓取只产生 1 次 HTTP 请求，而同一页面改写 5 版、每版跑 3 个模型打分，累计要烧掉十几万 token。

三段的比例随做法变化很大。下面按 3 种常见做法分开算，分别是只改站内内容、自己做效果监测、批量生产加多模型交叉验证。看完能判断自己那套流程的算力该往哪省。

三段消耗大致怎么分

把 GEO 的日常动作拆成抓取、清洗、生成三段，算力分布差得很远。抓取是网络 IO，清洗是文本处理，生成才要模型推理。

表里第 3 行和第 4 行加起来占了八成以上。抓取端真正贵的是 IP 和时间，GPU 基本全程空闲；把抓取当成算力大户，优化方向就偏了。

情形一：只改站内内容

这种做法的算力集中在生成，评估几乎为零。一天产出 10 篇长文，按每篇 5000 token 算，一天 5 万 token，一个月 150 万 token 上下，用普通 API 调用完全跑得动。

这类流程里最容易被忽略的是重写次数。一篇稿平均改 3 版才定稿，token 消耗就是 3 倍。把改稿压到 2 版，同样的预算能多出 30% 的产出，比换更贵的模型划算。

生成段怎么省

省 token 的动作有 3 个，都不影响质量。一是把参考资料先压成 300 字摘要再喂给模型，不要整篇贴进去；二是把固定的写作规则写成短模板复用，不用每次重述；三是同一批稿子共用一个开头结构，只在正文段做差异化。

我 9 月给一个站做 60 篇的量，最初把行业报告整篇当上下文，一篇稿要吃 1.2 万 token。改成先摘要再喂，单篇降到 5000 token 以内，60 篇省下的额度够再写 40 篇。

摘要这一步可以让小模型来做，成本是大模型的十分之一。2000 字的报告压到 300 字，关键数字和结论都在，写稿时引用的事实不会丢。

情形二：自己做效果监测

加上监测，算力重心从生成往评估挪。监测要做的事是固定周期把同一批问题抛给多个平台、记录回答里有没有提到自己的品牌、把结果存成可比的数据。

1. 问题集 50 条，每条每周跑 1 次，一个月 200 次调用。单次回答按 800 token 算，一个月 16 万 token。
2. 同一批问题要跑 4 到 6 个平台，调用量直接乘 5，一个月 80 万 token 上下。
3. 结果要做人工复核，复核环节不吃算力，吃的是人工时间，50 条问题复核一轮约 2 小时。

第 2 条是监测成本的主要来源。平台数量从 4 个加到 6 个，调用量涨 50%，但能看到的差异有限，多数站在 4 个平台上就能判断趋势。先用 4 个跑 3 周，看数据波动够不够再决定加不加。

监测频率别拉满

每天跑和每周跑，结论差别没有想象中大。内容进索引需要时间，日更监测看到的多是噪声。按周跑，同一批问题连续 4 周的数据才有比较意义，日更反而把人工复核的时间全耗在解释波动上。

监测的存储开销也要算进去。50 条问题乘 6 个平台乘 30 天，一年下来约 1 万条回答记录，纯文本存下来不到 200 兆，占不了多少空间。真正该留的是回答里有没有提到品牌、提到时排第几位、引用的是哪个来源，这三列结构化之后，原始回答留 30 天就能删。

情形三：批量生产加交叉验证

这种做法的算力最容易失控。一批 50 篇，每篇用 3 个模型各生成 1 版、再互相打分选优，单批调用量是单模型直接写的 6 倍以上。

1. 3 个模型各写 1 版：50 篇 × 3 次 × 5000 token，约 75 万 token。
2. 交叉打分：每篇把 3 版一起送进去评，按 8000 token 算，50 篇又是 40 万 token。
3. 定稿再润色 1 轮：50 篇 × 1 次 × 3000 token，约 15 万 token。

三步下来单批 130 万 token。按周跑一批，一个月 520 万 token，这个量级才开始需要考虑配额和并发限制。

哪一步可以砍掉

交叉打分那一步最该砍。3 个模型互相评出来的结果，和人读一遍的判断重合度有限，人工看 10 篇定标准，比让模型互评 50 篇更靠谱。真要留，留 1 个评审模型、只评结构不合规的稿子，调用量能压到原来的四分之一。

看起来费算力其实不费的环节

有 4 个环节常被记在算力账上，实际开销很低，把它们算进去会让预算判断失真。

• 全站抓取：5000 个 URL 用 20 并发跑完约 15 分钟，占的是带宽，GPU 全程空闲。
• 结构化数据生成：JSON-LD 是规则拼接，不调模型，1000 个页面 1 分钟内拼完。
• 日志分析：一天的访问日志几百兆，用脚本统计关键词和 UA，单核跑 3 分钟。
• 图片压缩与裁切：纯 CPU 操作，100 张图 2 分钟处理完。

第 1 项最容易被误判。抓取慢让人以为算力不够，实际卡的是目标站响应速度和 IP 池大小，加机器没用，换 IP 或降并发才有用。

怎么核验自己的算力花在哪

不用装复杂监控，3 个动作就能把账算清。做一遍，后面每次加环节都知道会涨多少。

1. 按环节记 token。每次调用前记下用途标签，一周后按标签汇总，能直接看到生成和评估各占多少。
2. 算单篇成本。总 token 除以实际发布篇数，这个数字比总量有用，能横向比不同做法。
3. 比对人工时间。同一批稿子，算力省下来但人工复核多花 2 小时，整体并不省。

第 2 个动作最值得坚持。单篇成本从 1.2 万 token 降到 5000，意味着同样的预算能多写 1.4 倍篇数，这个换算比看月度总消耗直观。

三个误区

1. 以为抓取越多越好。同一站一天抓 5 次和抓 1 次，拿到的内容差别很小，多抓 4 次白花 4 倍带宽。
2. 用最大的模型做所有事。分类、打标签、格式转换这类活，小模型的结果和大模型差不到 5%，成本差好几倍。
3. 把评估做成全自动。全自动打分省了人力，也省掉了判断，模型给 8 分的稿子读起来仍然可能是空话。

三条里第 2 条最容易改，也最容易见效。把流程按任务难度分成 3 档，简单活给小模型，复杂活给大模型，整体消耗能降 40% 左右。

分档的判断标准写下来更好用：要判断对错、要写长文、要跨文档推理，归到复杂档；要分类、要抽字段、要改格式、要翻译短句，归到简单档。分完之后回看一个月的调用记录，通常会发现七成调用落在简单档上，这一块挪走就能省出大头。

回到最初的问题：算力消耗的大头在生成和评估，抓取和清洗是配角。想让消耗降下来，先看改稿次数和模型档位这两个变量，它们比换工具管用。改稿从 3 版压到 2 版、简单活换小模型，这两件事做完，同样的预算能多出一倍的内容量。

本文信息核对时间：2026-11