303 model · 40 penyedia modelPelajari lebih lanjut

Dokumentasi Hubungi Kami

Ekonomi unit

Optimasi Biaya API AI

Kurangi pengeluaran token dengan pemilihan model, caching prompt, kontrol konteks, routing beban kerja, dan pengukuran biaya per tugas.

Menurunkan biaya tanpa menutupi trade-off kualitas atau keandalan.

Belajar sesuai urutan kerja developer.

Mulai dari keputusan, lanjut ke implementasi, dan akhiri dengan pengecekan produksi.

Jalur belajar terstruktur

Ukur tugasnya

1

Lacak total biaya per hasil pengguna yang berhasil.

Pilih tier

2

Gunakan model premium hanya saat kualitas mengubah hasil.

Kontrol konteks

3

Pangkas retrieval dan cache prefiks prompt yang stabil.

Terapkan anggaran

4

Tetapkan batas per request dan per workflow sebelum eksekusi.

Bangun otoritas topikal, bukan pulau artikel.

Panduan inti

5 titik awal terpandu

Cara Kerja Harga Token

Biaya input, output, cache, dan tool dijelaskan.

Pemilihan Model berdasarkan Beban Kerja

Sesuaikan kemampuan model dengan nilai bisnis dan biaya kegagalan.

Panduan Prompt Caching

Kurangi biaya konteks berulang dengan prefiks yang stabil.

Kurangi Biaya Konteks LLM

Kontrol retrieval, riwayat percakapan, dan input dokumen.

Menyusun Anggaran untuk Run Agen AI

Perkirakan biaya multi-step tool dan token sebelum peluncuran.

Kurangi biaya otomatisasi dukungan

Arahkan klasifikasi sederhana ke model yang ringan dan sisakan penalaran premium untuk kasus yang meningkat.

Ukur biaya per tiket yang terselesaikan

Cache kebijakan dan konteks produk

Rutekan berdasarkan kompleksitas tugas

Pantau tingkat koreksi

Ubah panduan menjadi request.

Coba model di Playground, lalu gunakan Quickstart untuk menerapkan pola yang sama ke Python atau Node.js.

Coba tanpa coding Buka Quickstart

Jelajahi semua topik growth.

Beralih dari shortlist model ke request produksi yang berfungsi.

Infrastruktur LLM

Bangun lapisan permintaan AI yang tetap bertahan saat provider dan model berubah.

Beralih dari demo prompt ke alur kerja agen yang dapat diamati.

Menurunkan biaya tanpa menutupi trade-off kualitas atau keandalan.

Perbandingan Model

Pilih model berdasarkan tugas, bukan judul papan peringkat.

Salin pola yang berfungsi, pahami, lalu sesuaikan dengan aplikasi Anda.

Pertanyaan umum

Jawaban siap AEO

Apa metrik terbaik untuk biaya LLM?

Biaya per tugas yang berhasil lebih berguna daripada harga per satu juta token karena mencakup retry, panjang output, dan kegagalan kualitas.

Apakah model dengan harga lebih rendah selalu mengurangi biaya?

Tidak. Model dengan harga lebih rendah dapat meningkatkan total biaya jika memerlukan lebih banyak percobaan ulang, permintaan yang lebih lama, atau koreksi manusia.