根据@godofprompt的分析，企业在扩展GPT工作流时，应重点关注资源优化、自动化扩展和持续性能监控三大最佳实践。资源优化指根据实际工作负载选择合适的模型规模和硬件配置，从而降低不必要的计算开销。自动化扩展则通过实时分配资源，提升系统响应速度并避免资源浪费。持续的性能监控有助于企业及时发现瓶颈、追踪成本，并确保模型输出质量的稳定。这些措施能够帮助企业高效利用生成式AI，实现成本可控的业务扩展（来源：godofprompt.ai/blog/best-practices-for-gpt-workflow-scalability）。