Token 计费模型详解
绝大多数模型API按 Token 数量计费，理解其计算方式是成本控制的前提：
- 输入与输出分别计价：多数供应商的输出 Token 价格高于输入 Token，通常为 2-4 倍。
- Token 的语言差异：中文文本的 Token 消耗通常高于英文，同等语义内容可能多消耗 30%-80% 的 Token。
- 系统提示词的隐性成本：每次请求都会携带系统提示词，累计下来这部分开销不可忽视。
- 上下文窗口与费用的关系：使用更长的上下文窗口意味着每次请求消耗更多输入 Token。
在正式上线前，使用供应商提供的 Token 计数工具对典型请求进行抽样统计，建立单次调用的平均成本基线。
多模型混合调用的成本建模
实际应用中往往需要组合使用不同模型。合理的分流策略可以显著降低成本：
- 任务分级：将任务按复杂度分为三级——简单任务（分类、提取）使用轻量模型，中等任务使用标准模型，仅复杂推理任务使用旗舰模型。
- 建立成本矩阵：列出每个模型的输入/输出单价、平均延迟和质量评分，形成可量化的选型依据。
- 动态路由：在网关层实现基于任务类型的自动分流，而非将所有请求统一发往最高性能模型。
- A/B 验证：在低成本模型替代高成本模型前，通过小规模对照实验确认输出质量满足业务要求。
缓存与批处理降本策略
技术手段可以在不影响功能的前提下大幅减少 API 调用次数：
- 语义缓存：对相似问题的响应进行缓存，命中时直接返回缓存结果，避免重复调用模型。
- 批处理合并：将多个独立请求合并为一次批量调用（如果供应商支持），降低请求开销。
- 提示词精简：审查并压缩系统提示词和上下文内容，去除冗余信息以减少每次请求的 Token 数。
- 流式响应截断：对于仅需部分结果的场景，提前终止流式响应以节省输出 Token。
预算监控与自动熔断
建立自动化的成本预警机制，防止意外用量导致费用失控：
- 在供应商控制台设置月度用量上限和告警阈值（建议在 70% 和 90% 处设置两级告警）。
- 在应用层实现调用频率限制器，当短时间内调用量异常飙升时自动触发熔断。
- 搭建成本仪表盘，按项目、团队或功能模块维度追踪 API 消耗，定位高成本环节。
- 每月生成成本 analysis 报告，对比预算执行情况并调整资源分配策略。