AI API 成本優化
透過模型選擇、提示快取、上下文控制、工作負載路由與每項任務成本衡量，降低 token 支出。
依照開發者的實作順序學習。
從決策開始，進入實作，最後完成上線檢查。
結構化學習路徑
衡量任務
1
追蹤每個成功使用者結果的總成本。
選擇層級
2
僅在品質會改變結果的情況下使用高階模型。
控制上下文
3
精簡檢索內容並快取穩定的提示前綴。
強制預算
4
在執行前設定每次請求與每個工作流程的限制。
建立主題權威，而不是零散文章。
核心指南
5 個引導起點
降低客服自動化成本
將簡單的分類路由到輕量模型，並為需要升級處理的案例保留高階推理。
衡量每個已解決工單的成本
快取政策與產品上下文
依任務複雜度進行路由
監控修正率
將指南轉成請求。
先在 Playground 試用模型，再用 Quickstart 把同樣的模式帶到 Python 或 Node.js。
探索每個成長主題。
常見問題
AEO 就緒解答
LLM 成本的最佳指標是什麼？
每個成功任務的成本比每百萬 token 的價格更有用，因為它包含重試、輸出長度與品質失敗。
價格較低的模型一定能降低成本嗎？
不一定。價格較低的模型在需要更多重試、更長提示或人工修正時，反而可能增加總成本。