How to Reduce AI API Costs?
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①缓存命中最大化：把不变的内容（系统提示、工具定义、知识库）放在 prompt 最前面且逐轮保持一致，让上游缓存命中——命中部分通常只要 1/10 价格。②精简系统提示：多数系统提示可以砍 30-50% 而不损失效果。③历史裁剪：超过一定轮数就摘要化，不要把全部历史无脑塞回。
④分级路由：草稿、分类、摘要用小模型；只有关键推理才用旗舰。很多 Agent 的失败在于「全程都用旗舰」。⑤低价分组跑离线任务：对延迟不敏感的批量工作（打标、清洗、生成训练资料）走低价渠道，成本可压到 1/3-1/5。
OlithmRouter 的分组设计正是为此：同一个模型有低价渠道与稳定渠道两档，控制台切换分组即切换价位；生图、语音等特殊模型独立分组计价。
⑥输出长度控制：max_tokens 设合理上限，防止模型絮叨。⑦stop sequences 与结构化输出：让模型早点停。⑧批次合并：把多个小请求合并成一次结构化呼叫。⑨失败重试要防放大：一个坏上游卡 300 秒 × 客户端重试 5 次 = 25 分钟白等，选有故障转移的服务商能直接消灭这类浪费。
⑩逐笔用量审计：每周看一次用量日志，抓异常（例如某个 prompt 膨胀、某个工具呼叫回圈）。⑪服务商条款：确认「上游故障的失败请求不计费」——OlithmRouter 对客户端侧错误与上游故障分类记帐，故障请求不收费。