16.5 成本控制

引言：为什么成本控制在生产级 AI 中至关重要

AI 应用越成功、流量越大，成本增长就越快。许多企业在上线后才发现：AI 成本竟然比服务器成本还贵。

16.5.1 AI 成本的组成结构

组成	说明
模型调用成本	最主要，Token 费用是核心大头
上下文处理成本	长上下文开销
Agent/Tools 调用成本	额外推理成本
RAG 检索成本	向量数据库成本

16.5.2 八大核心策略

策略	说明
减少 Token 使用	精简 Prompt、缩短上下文、控制输出长度
合理选择模型	多模型分层（Model Tiering）
减少推理步骤	仅在需要时使用 CoT
优化 Agent/工具链	工具调用前置判断、限制最大循环次数
RAG 成本优化	降低召回数量、缩短文档切片
缓存机制	Prompt Cache、Embedding Cache
批处理	多条输入合并批量调用
模型蒸馏	把大模型能力"蒸馏"到小模型

16.5.3 多模型分层系统

任务类型	推荐模型	理由
高精度推理	高端模型	准确度最重要
普通问答	中端模型	性价比高
结构化提取	小模型	高稳定低成本
文本分类	小模型或自蒸馏模型	速度快、成本极低

16.5.4 成本监控指标

指标	说明
Token 使用量	总量和趋势
平均输入/输出 Token 长度	监控异常
Agent 推理次数分布	发现过度推理
单用户成本	发现异常用户

本节小结

关键要点

1. AI 成本控制是工程问题，而非简单 Prompt 问题
2. 最重要：减少 Token、选择合适模型、减少推理步骤
3. 缓存与批处理是高性价比措施
4. 成本监控体系对企业至关重要

成本控制是生产运营的核心，接下来我们将学习：PromptOps 管理体系。