iPAS 考題解析
某市政府交通局計劃導入生成式 AI 技術來自動生成公車到站時間預測的文字報告，每日需處理約 50 萬筆交通資料並生成 1000 份報告。在評估導入成本時，團隊希望進行 Token Economics 分析（指模型推理與生成過程中，Token 使用量及其費用）。下列何者不屬於 Token Economics 的考量範圍？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 生成式 AI 應用與規劃
- 知識主題
- No code / Low code 概念
- 能力指標
- No Code / Low Code 的基本概念（L12101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「No code / Low code 概念」範疇， 對應的能力指標為「No Code / Low Code 的基本概念」，涵蓋工具本身的基本認知與基礎概念等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某市政府交通局計劃導入生成式 AI 技術來自動生成公車到站時間預測的文字報告，每日需處理約 50 萬筆交通資料並生成 1000 份報告。在評估導入成本時，團隊希望進行 Token Economics 分析（指模型推理與生成過程中，Token 使用量及其費用）。下列何者不屬於 Token Economics 的考量範圍？
- A. 每次 API 呼叫所需的輸入 Token 數量
- B. 生成報告內容所消耗的輸出 Token 費用
- C. AI 模型訓練階段使用 Token 數量所需的 GPU 記憶體成本 ✓ 正確答案
- D. 模型推理過程中的 Token 使用量統計
詳細解析
正確答案：C. AI 模型訓練階段使用 Token 數量所需的 GPU 記憶體成本
Token Economics 專指模型推理與生成過程中的 Token 使用量與費用。模型訓練階段的 GPU 記憶體成本屬於訓練成本，不屬於推理階段的 Token Economics 範圍。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 每次 API 呼叫所需的輸入 Token 數量 （不正確）
輸入 Token 數量是 Token Economics 的核心考量之一。
B. 生成報告內容所消耗的輸出 Token 費用 （不正確）
輸出 Token 費用是 Token Economics 的核心考量之一。
C. AI 模型訓練階段使用 Token 數量所需的 GPU 記憶體成本 （正確）
正確：訓練階段的 GPU 記憶體成本屬於訓練成本，不屬於推理階段的 Token Economics。
D. 模型推理過程中的 Token 使用量統計 （不正確）
推理過程的 Token 使用量統計是 Token Economics 的基本項目。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。