成本优化实战：同样的需求，花更少的钱

发布于 2026-09-25

成本优化实战：同样的需求，花更少的钱

按 token 计费的好处是账单透明，代价是每一分浪费也都记在你头上。这篇给出四个可以直接落地的降本手段。

1. 提示词瘦身

系统提示词会在每一轮对话里重复计费。检查你的 prompt：

删掉与任务无关的背景说明；

把长篇规则改成紧凑的要点式表述；

示例（few-shot）够用就好，三个精准示例往往胜过十个泛泛的。

2. 上下文裁剪

多轮对话越聊越长，历史消息全部带着送过去，成本线性上涨。两个做法：

滑动窗口：只保留最近 N 轮完整历史；

中间摘要：更早的内容让模型压缩成一段摘要再带入，关键信息不丢，token 大幅减少。

3. 利用缓存命中价

支持缓存计费的模型，重复前缀（如固定的系统提示、长文档）第二次起按缓存命中价计费，比正常输入便宜得多。把稳定不变的内容放在 prompt 前部，就能吃到这部分的价差。

4. 额度护栏

给每把 Key 设额度上限，测试 Key 用完即止；

高价模型只在白名单里开放给真正需要的 Key；

批量任务先小样本试跑，估算成本后再放量。

算一笔账

一个典型的客服场景：系统提示从 2000 token 压到 600，历史从全量保留改为 10 轮窗口，固定前缀吃缓存价——三步叠加，单次对话成本常能降一半以上。先做免费的优化，再考虑换便宜的模型，顺序不要反。