AI API 成本优化
通过模型选择、提示缓存、上下文控制、工作负载路由与每项任务成本衡量，降低 token 支出。
依照开发者的实作顺序学习。
从决策开始，进入实作，最后完成上线检查。
结构化学习路径
衡量任务
1
追踪每个成功用户结果的总成本。
选择层级
2
仅在质量会改变结果的情况下使用高阶模型。
控制上下文
3
精简检索内容并缓存稳定的提示前缀。
强制预算
4
在执行前设置每次请求与每个工作流程的限制。
创建主题权威，而不是零散文章。
核心指南
5 个引导起点
降低客服自动化成本
将简单的分类路由到轻量模型，并为需要升级处理的案例保留高阶推理。
衡量每个已解决工单的成本
缓存政策与产品上下文
依任务复杂度进行路由
监控修正率
将指南转成请求。
先在 Playground 试用模型，再用 Quickstart 把同样的模式带到 Python 或 Node.js。
探索每个成长主题。
常见问题
AEO 就绪解答
LLM 成本的最佳指标是什么？
每个成功任务的成本比每百万 token 的价格更有用，因为它包含重试、输出长度与质量失败。
价格较低的模型一定能降低成本吗？
不一定。价格较低的模型在需要更多重试、更长提示或人工修正时，反而可能增加总成本。