如何降低 OpenAI API 成本
通过控制 tokens、重试（retries）和 agent 工作流，实操降低 OpenAI 支出。
The problem
OpenAI 成本上涨，通常不是因为你“用得更多”，而是你的流程在循环、重复思考和无效步骤里把 tokens 燃掉了。
费用通常从哪里升起来
- 长提示词被反复带进每一次工具调用（tool calls）
- 工具失败/超时后的重试循环
- agent 继续“想很久”，但没有真正收敛
成本分解（直觉模型）
成本主要由输入/输出 tokens 决定，同时还会被工具链和重试带来的“额外调用”放大。 想省钱就要同时盯两个变量：tokens 或调用次数。
真实场景例子（通用）
支持型 agent 常常每条用户消息要调用模型 3–5 次。加入缓存、限制最大输出 tokens，并减少无效重试后，单次对话的计费 tokens 会明显下降。
分层优化方案（从快到稳）
- 快速：限制 max output tokens、压缩系统提示、开启缓存。
- 更深：把“简单步骤”路由到更便宜的模型，减少不必要的推理步骤。
- 安全护栏：给每个 agent 设置预算，并在重试超过阈值后直接停止。
快速检查清单
- 按 agent 追踪 tokens 和请求数
- 给 retries 和 tool calls 设上限
- 提前配置预算告警和硬停止条件
Next
估算你的 AI 使用成本