在查询次数限制（例如，每月 100 次）下，组织可以通过优先考虑战略规划、优化查询设计和实施使用情况跟踪来最大化 DeepResearch 的价值。首先，团队应确定具有高影响力的用例，并构建查询以同时解决多个目标。例如，与其运行单独的查询来分析市场趋势和竞争对手策略，不如使用单个查询来组合“2023 年的市场规模”、“主要竞争对手”和“增长驱动因素”等参数，以提取重叠的见解。这减少了冗余，并为计划外的探索性问题保留了配额。开发人员还应在使用 DeepResearch 之前在本地预处理数据（例如，过滤掉不相关的数据集），以避免将查询浪费在噪音上。
其次，查询效率至关重要。开发人员应利用 API 功能，如批量处理或多部分响应来压缩任务。例如，一个查询可以请求 AI 伦理框架的摘要以及它们的技术实施挑战的比较，只需一次调用。使用明确的约束（例如，“将响应限制在 2020-2023 年的研究中”）构建提示可确保结果保持集中。此外，缓存频繁或可重用的输出（例如，行业基准）可以最大限度地减少重复查询。如果团队需要每周的性能指标，运行单个查询来检索整月的数据并以编程方式解析它可以节省三个额外的调用。
最后，监控和迭代是关键。团队应记录查询、跟踪响应质量并每月改进其方法。跟踪使用量与上限的仪表板可以在团队接近限制时发出警报。例如，如果在前两周使用了 80 个查询，开发人员可能会将非紧急任务转移到手动研究。事后分析可以揭示模式——例如重复的法规遵从性检查——这些模式可以在内部实现自动化。通过结合严谨的计划、技术优化和自适应工作流程，组织可以在不超过限制的情况下提取最大价值。