最近看到这个评估LLM化学采购成本估算的研究，我第一反应是“这不就是让模型查表算数吗？”但实际跑了一遍类似任务后，发现坑比想象中深。核心难点在于：模型不仅要识别化合物身份（比如区分CAS号或SMILES的歧义），还得理解供应商报价中的批量折扣、纯度差异和物流条款——这些在训练语料里往往是碎片化甚至矛盾的。我个人的工程经验是，单纯依赖LLM的“记忆”去检索价格极易产生幻觉，比如把实验室级价格当成工业级报价。更靠谱的做法是让智能体先调用结构化数据库（如PubChem或Sigma-Aldrich API）做事实核查，再用LLM做推理整合。

这里有个技术问题值得讨论：对于这类需要“精确数字”的领域任务，我们是否应该彻底放弃LLM的数值生成，转而让模型只负责规划工具调用？从行业趋势看，这种“工具增强型智能体”正在成为主流，但化学等科学领域对误差容忍度极低（差一个数量级就导致预算崩盘），所以评估标准必须从“任务完成率”细化到“数值误差分布”。我甚至怀疑，当前LLM的定价能力可能还不如一个简单的规则引擎加爬虫——但后者缺乏泛化性。大家在实际落地中，有没有遇到过类似“模型自信给出错误价格”的案例？又是怎么平衡工具调用延迟与推理精度的？