How to Reduce AI API Costs?
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①快取命中最大化：把不變的內容（系統提示、工具定義、知識庫）放在 prompt 最前面且逐輪保持一致，讓上游快取命中——命中部分通常只要 1/10 價格。②精簡系統提示：多數系統提示可以砍 30-50% 而不損失效果。③歷史裁剪：超過一定輪數就摘要化，不要把全部歷史無腦塞回。
④分級路由：草稿、分類、摘要用小模型；只有關鍵推理才用旗艦。很多 Agent 的失敗在於「全程都用旗艦」。⑤低價分組跑離線任務：對延遲不敏感的批量工作（打標、清洗、生成訓練資料）走低價渠道，成本可壓到 1/3-1/5。
OlithmRouter 的分組設計正是為此：同一個模型有低價渠道與穩定渠道兩檔，控制台切換分組即切換價位；生圖、語音等特殊模型獨立分組計價。
⑥輸出長度控制：max_tokens 設合理上限，防止模型絮叨。⑦stop sequences 與結構化輸出：讓模型早點停。⑧批次合併：把多個小請求合併成一次結構化呼叫。⑨失敗重試要防放大：一個壞上游卡 300 秒 × 客戶端重試 5 次 = 25 分鐘白等，選有故障轉移的服務商能直接消滅這類浪費。
⑩逐筆用量審計：每週看一次用量日誌，抓異常（例如某個 prompt 膨脹、某個工具呼叫迴圈）。⑪服務商條款：確認「上游故障的失敗請求不計費」——OlithmRouter 對客戶端側錯誤與上游故障分類記帳，故障請求不收費。