GEO优化的过程中，无论是前期的策划方案，还是中期监控，有很大一部分底层数据，是需要通过自动化请求AI，获取真实回答来实现的。
比如100个关键词，在3个AI平台，各提问3次，这就是900次提问。
理论上当然最合适的方法是API，但是：
1、API能不能完全取代网页对话的结果？客户是否满意于此？因为网页版用的模型/系统提示词，跟API完全不一样，所以很大概率，结果也不一样；
2、比如DeepSeek，她是只提供大模型API的，联网基于其他公司的产品，这个时候你就几乎无法完全复刻它的联网功能。
所以，为了给客户最好的交代，避免出现口径上的误差，只能用最原始的方式：
创造一批号池、批量模拟请求、批量记录回答内容和参考信源/思考内容等，写入表格…
这个时候又会出现新的问题，就是你如何控制成本。
因为无论是哪个国家的AI聊天工具，都会有大量的风控措施，避免一个人注册大量的账号，批量请求。
在中国，你可能为了豆包、Deepseek、千问这样的AI工具，需要借用很多手机号注册一批账号。
在美国，为了Gemini、ChatGPT，你往往需要邮箱、手机号、高质量的家庭IP等等。
目前我使用的中文AI的监控工具，往往每一次请求的单价，在0.1-0.2元(人民币)之间，如果是文章最开始我举的例子，这一次监控，就需要90-180元人民币。
假如需要每日监控，并且附带当时的聊天截图/用AI进一步处理回答数据，这又是一笔成本。
当然你可以采取自动化，自己管理账号池/程序，但维护的成本，也是成本。
英文GEO的监控成本我没有实际经验，但我估计也不会太低，理论上，每次的成本也应该在0.1-0.2美元。
除非有些AI工具允许你不登录也可以提问获取回答，那样的话，成本会大幅度下降。
目前只想到了上述这些，考虑到目前我接触的GEO监控，每次大概也就是100个问题以下，所以看起来似乎还有些可控。
如果有些项目是动辄上千个问题的，那么可能如何优化这个成本是很重要的一个工作。
如果你有类似的问题和经验，欢迎在评论区交流。
