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AI 成本博客

经过实战验证的战术,帮你监控、路由并压缩 AI API 支出——且不牺牲输出质量。

AI API 成本监控:追踪并削减支出

建立 AI API 成本监控,在账单生成前就抓住 token 浪费、重试激增与失控的智能体。

批量 API 与实时 API:异步何时能省 50%

批量 API 为异步任务提供大幅折扣。了解何时把工作路由到批量,何时实时更值得溢价。

模型路由:何时用便宜模型,何时用昂贵模型

模型路由把简单任务交给便宜模型,把困难任务留给高端模型——往往能在不损失质量的前提下削减成本。

如何在开发前估算 AI API 成本

在发布前用 token 与请求量估算 AI API 成本,避免上线后才发现单位经济不可行。

AI 智能体的隐性成本:重试、循环与工具调用

智能体通过重试、工具链和无法收敛的循环放大成本。学会衡量并限制这些失控的部分。

提示词缓存:如何削减重复提示的成本

提示词缓存能把重复上下文的输入 token 成本削减 50%–90%。了解它的原理与适用场景。