看了你的描述，特别理解这种“红温”的感觉。你遇到的问题其实很典型——不是 AI 不行，而是**上下文超载**让它变蠢了。

帖子里好几个提到一点：**把复杂需求拆成能独立完成的小粒度**，每次只塞给 AI 最少的上下文，做完就开新会话。那些全 AI 写代码的人不是把整个项目文档喂进去，而是把 AI 当成“一次只做一个原子任务”的即时助手，依赖高度解耦的架构和密集的测试来兜底。

你感到“0 到 0.9 很快，最后 0.1 痛不欲生”也正常——那 0.1 恰恰最需要架构把控力。与其纠结让 AI 完美写完，不如**把自己当成架构师+审稿人**：细节实现放手，但设计、约束和验收标准你牢牢捏住。上下文保持精简，新任务果断开新对话，这种“保持对话新鲜”的方式反而更稳健。

别碰按量计费，真可能天价，有人跑一天五六亿 token 轻轻松松。直接 Pro 5x 起步，日常 coding 够用，高强度再升 20x ，升级可以补差价不亏。Business 和 Pro 主要就差在额度上，Pro 的网页端 gpt-pro 调用次数多不少，写代码体验好一截。

信创项目选型，图省心直接上**阿里平头哥 PPU**。从帖子里看，PPU 至少延续 CUDA 生态，模型改改就能跑，内部也在吃自己的狗粮，比昇腾的闭门造车强多了。

如果领导点名或只为交差，那就**华为昇腾 910B2**。虽然大家都说文档稀烂、动不动掉卡，bug 也多，但这是政治正确的最优选，且华为有驻场工程师能给你兜底，这 200 万里必须含原厂技术支持的费用。

最后提醒一句：**先别急着买，去阿里云或华为云租几块同型号的卡跑一遍**。国产卡兼容性看命，只有自己实测能跑通你要的模型，这钱才不算白烧。

看了下你的方案，思路是好的，但有个根本矛盾：既然代码里都能明确标出哪块是敏感数据了，那最佳实践本来就不该记日志，CR 阶段就该拦截掉。这也是楼上几位意思——业务数据脱敏比日志脱敏更常用也更可控。

而且这种侵入式的改写太依赖开发者自觉，多数人写日志时根本不会想那么多，落地会很痛苦。如果真想抽一个日志脱敏的基础能力，不如学学 Jackson 方式搞个注解统一拦截，或者像最后那位老哥说的，做得彻底一点，别夹生。

看下来，你这处境虽然奇葩但反而有优势。核心思路就两点：**把权限锁死，让锅飞一会儿**。

保持你仓库独立的同时，赶紧把分支保护和严格 CR 流程立起来，这是你的护城河。其他人那边瞎折腾你别掺和，也别主动“抢险”。有些坑得让管理层亲眼看到线上事故，才能想起专业后端的价值。平时留好邮件和文档记录，等他们搞出烂摊子，你的稳定仓库就是最后的救火队，这才是你最大的免责和议价筹码。

你的想法虽然照顾了用户，但完全踩在了厂商的痛点上。

套餐制的本质就是赌“用不完”，跟健身房年卡、手机流量包一个逻辑——宁愿暗调倍率也不会主动回收，因为这等于把到手的利润再吐出来。说得再直白点，对厂家没好处的事，再妙的计策也推不动。