AI Token成本优化

先看看问题出在哪

企业接入大模型后，账单里最容易失控的往往是 Token 消耗。典型症状是：客服对话、报告生成、批量翻译这些场景的调用量按月直线上涨，但没人说得清钱花在了哪里。

常见的浪费点其实很集中：

• Prompt 过长，系统提示里塞了大量无关上下文，每次调用都重复计费
• 模型错配，简单分类或提取任务跑在旗舰模型上
• 重复请求，同一问题反复提问，没有命中缓存
• 碎片化调用，可以合并的批处理任务拆成了单条请求

这个技能怎么工作

它扮演的是 AI 成本分析师的角色，输入是 场景 + 估算日调用量 + 当前模型，输出是浪费点清单、优化方案和降本区间。

工作流分四步：

1. 用量扫描：基于你描述的日常调用量和场景，先建立一张用量画像
2. 浪费点识别：对照上面的常见问题，找出账单里的贡献项
3. 优化四法：

- 精简 Prompt，砍掉冗余上下文
- 降维模型，非复杂任务切到更轻量的模型
- 批处理合并，把零散调用打包
- 缓存复用，让重复请求命中已有结果

1. 分阶段降本路线：给出可执行的先后顺序，而不是一次性的激进方案

适用边界

节省比例是区间示例，不是承诺数字。实际节省取决于你的数据分布和模型定价，需要用真实账单验证。

另外，如果调用量描述不明确，技能会用场景泛估给区间，并标注需要实采数据确认。它解决的是成本分析层面的问题，不涉及模型微调或基础设施层面的改造。