怎么把模型 API 成本降下来

选对模型、压缩上下文、缓存复用、错峰跑批，是控成本的四个最常用动作。

内容更新 2026-07-26

先看结论

分层选模型、压缩上下文和复用缓存可能显著降低成本；实际幅度取决于任务、模型价格、上下文长度和缓存命中率。

操作步骤

  1. 把任务拆成「简单处理」和「关键判断」两段，前者用便宜模型
  2. 上下文裁剪：把长文档拆成检索段，按需拼接，不要一次塞全
  3. 把可复用结果（FAQ、商品介绍）写到缓存或本地 KV
  4. 批量任务在低峰错峰跑，并发别一上来就拉满
  5. 记录每条请求的 token 数和耗时，方便后续对账

小白先准备什么

  1. 先收集最近 7 天的调用量、失败量、模型名称和大概花费。
  2. 把任务分成便宜任务和重要任务，例如草稿、总结、客服、代码、长文。
  3. 确认是否有重复发送、无限重试、把整份文档反复塞给模型的问题。
  4. 先定一个月预算上限，再反推每天可用额度。

验收标准

  • 每类任务都有默认模型和备用模型。
  • 重试次数有上限，失败不会无限扣费。
  • 长文任务有摘要、分段或缓存策略，不会每次重发全部内容。
  • 后台能看到谁在用、用什么模型、消耗多少。

可复制成本估算提示词

下面是我最近的模型使用记录：
- 模型：___
- 每天请求数：___
- 平均输入长度：___
- 平均输出长度：___
- 主要场景：___
- 当前预算：___

请帮我做成本优化：
1. 哪些任务可以换便宜模型。
2. 哪些任务必须保留强模型。
3. 怎么设置每日额度和告警。
4. 哪些重复调用可以缓存或合并。

常见误区和不适合场景

  • 误区一：还没看日志就直接改倍率或限额，最后不知道钱花在哪里。
  • 误区二：所有任务都用最强模型，简单分类、摘要、改写也走高价线路。
  • 误区三：失败自动重试太多次，错误请求也能烧钱。
  • 不适合：没有日志、没有用户区分、没有模型区分的成本分析。

适合谁看

  • Agent 跑得起来但额度烧太快
  • 批量任务跑一晚就用掉一半余额
  • 想给老板/客户出一份成本测算

需要解决的问题

  • 短时间额度掉得很快
  • 明明只是简单分类却用了强模型
  • 重复问题反复调用

先理解这些

  • 所有任务都用一个强模型
  • 上下文每次都塞最长，没有压缩
  • 重复请求没有缓存

遇到困难时

  • 成本始终降不下来就先看是不是上下文重复发送
  • 极端场景考虑切到本地小模型（Llama / Qwen）做兜底