表现出理想特性的小分子通常是通过设计、合成和测试分子集的迭代过程发现的。从所有可能的候选物中选择合成分子是一个复杂的决策过程，通常依赖于化学家的直觉。在这里，我们提出了一个定量决策框架SPARROW，该框架通过平衡预期的信息增益和合成成本来优先考虑分子进行评估。SPARROW集成了分子设计、性能预测和逆合成计划，以平衡测试分子的效用与批量合成的成本。我们通过三个案例研究证明，所开发的算法捕获了批量合成固有的非累加成本，利用了常见的反应步骤和中间体，并扩展到数百个分子。