如何在不更换模型的情况下将AI API成本降低30%

大多数团队在AI API调用上花费过多。这并不是因为选择了错误的模型，而是因为忽视了三种只需极少代码改动的优化方法：提示缓存、智能模型路由和批量处理。

以下是每种技术的详细解析及实际数据。

1. 提示缓存：最大的收益

如果您的应用每次请求都发送相同的系统提示，您实际上是在为提供商已经处理过的tokens支付全价。

工作原理

OpenAI会自动缓存超过1024 tokens的输入提示。缓存的tokens费用是标准输入价格的50%。您无需修改任何代码。

Anthropic通过cache_control断点实现显式缓存。写入成本比标准输入高25%，但读取成本降低90%。缓存TTL为5分钟，每次命中时延长。

计算示例

以一个典型的客户支持机器人为例：

• 系统提示：2000 tokens
• 用户消息：平均200 tokens
• 每天5000次请求，使用Claude Sonnet 4.6模型

未使用缓存时：

每日输入成本 = 5,000 × 2,200 tokens × $3.00/1M = $33.00

使用Anthropic提示缓存（假设缓存命中率95%）时：

缓存写入：250 × 2,200 × $3.75/1M = $2.06
缓存读取：4,750 × 2,200 × $0.30/1M = $3.14
用户tokens：5,000 × 200 × $3.00/1M = $3.00
每日总计 = $8.20（输入成本节省75%）

实现示例

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc"
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "You are a customer support agent for Acme Corp...",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 启用缓存
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
)

# 在响应头中检查缓存性能
# cache_creation_input_tokens vs cache_read_input_tokens

对于OpenAI模型，缓存是自动的。只需确保提示超过1024 tokens，并且静态前缀在请求间保持一致。

2. 智能模型路由：为每项任务选择合适模型

并非每个请求都需要使用最昂贵的模型。一个GPT-4.1以$2.00/1M输入tokens处理的分类任务，用GPT-4.1-mini以$0.40/1M同样能完成，成本降低5倍。

路由策略

任务类型	推荐模型	输入成本/1M
复杂推理	Claude Opus 4.6 / GPT-4.1	$5.00 / $2.00
通用聊天	Claude Sonnet 4.6 / GPT-4.1	$3.00 / $2.00
分类、抽取	GPT-4.1-mini / Claude Haiku 4.5	$0.40 / $1.00
嵌入向量	text-embedding-3-small	$0.02
简单格式化	DeepSeek V3	$0.28

实现示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

def route_request(task_type: str, messages: list) -> str:
    """选择处理该任务性价比最高的模型。"""
    model_map = {
        "classification": "gpt-4.1-mini",
        "extraction": "gpt-4.1-mini",
        "summarization": "gpt-4.1-mini",
        "complex_reasoning": "gpt-4.1",
        "creative_writing": "claude-sonnet-4-6",
        "code_generation": "claude-sonnet-4-6",
    }
    model = model_map.get(task_type, "gpt-4.1-mini")

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content

实际节省

一个代码助手将60%的请求（代码检查、格式化、简单补全）路由到GPT-4.1-mini，40%（架构设计、调试）路由到Claude Sonnet 4.6：

之前（全部使用Claude Sonnet 4.6）：
  1,000 次请求/天 × 3K 输入 × $3.00/1M = $9.00/天

之后（60/40分配）：
  600 次 × 3K × $0.40/1M = $0.72/天（mini）
  400 次 × 3K × $3.00/1M = $3.60/天（sonnet）
  总计 = $4.32/天（节省52%）

3. 批量处理：非紧急任务享受更低价格

OpenAI提供批量API，输入和输出tokens享受50%折扣。代价是结果在24小时内返回，而非实时。

适合批量处理的任务：

• 夜间内容生成
• 批量文档分类
• 数据集标注
• 定时报告生成

# 创建批量文件（JSONL格式）
import json

requests = []
for i, doc in enumerate(documents):
    requests.append({
        "custom_id": f"doc-{i}",
        "method": "POST",
        "url": "/v1/chat/completions",
        "body": {
            "model": "gpt-4.1-mini",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "Classify this document..."},
                {"role": "user", "content": doc}
            ]
        }
    })

# 写入JSONL文件
with open("batch_input.jsonl", "w") as f:
    for req in requests:
        f.write(json.dumps(req) + "\n")

# 提交批量任务
batch_file = client.files.create(file=open("batch_input.jsonl", "rb"), purpose="batch")
batch = client.batches.create(input_file_id=batch_file.id, endpoint="/v1/chat/completions", completion_window="24h")

4. 额外技巧：减少Token数量

在API层面优化之前，先检查是否发送了过多不必要的tokens。

常见浪费：

• 冗长的系统提示，重复模型已遵循的指令
• 包含完整对话历史，而实际上只需最近3-5轮
• 发送原始HTML/markdown，而纯文本即可
• 未使用max_tokens限制输出长度

提示长度减少30%，输入成本直接降低30%。

综合应用

技术	工作量	典型节省
提示缓存	低（添加cache_control）	输入成本节省40-75%
模型路由	中（任务分类）	整体节省30-50%
批量处理	中（异步工作流）	批量任务节省50%
减少Token	低（精简提示）	输入成本节省10-30%

这些技术是叠加效果。一个团队如果同时实施这四项优化，完全可以将每月API账单从3000美元降至1000美元以下，且输出质量无任何下降。

关键洞察：AI API的成本优化不是寻找更便宜的供应商，而是针对每项具体任务，选择合适的模型、合理的价格等级和恰当的缓存策略。

---

立即开始优化：lemondata.cc 通过一个API密钥为您提供300+模型访问权限，并支持OpenAI和Anthropic模型的完整提示缓存。