如何控制大模型 API 成本：10 个马上能用的办法

大模型 API 的费用 = 调用次数 ×（输入 tokens × 输入单价 + 输出 tokens × 输出单价）。能动的只有三样：模型单价、每次的 tokens 数、调用次数。下面 10 个办法按效果大致从大到小排列。前两个（选对模型、分级路由）一般省得最多，其次是控制输入，再次是控制输出。

1. 选对模型档位

同一家厂商的旗舰模型和小模型，单价可能差几十倍。先用小模型跑一遍评测，正确率够就不往上换。评测方法见如何为业务选模型。

2. 分级路由：难的问题才交给大模型

先让便宜的模型判断问题的类型或难度，简单的直接回答，只把少数复杂问题转给大模型。假设每月 10 万次请求，每次输入 2,000 tokens、输出 400 tokens。

全部用旗舰模型：

八成请求交给小模型：

剩下两成用旗舰模型：

后两项加起来就是路由之后的费用。判断难度这一步也要花钱，用最便宜的模型、只让它输出一个类别就够了。

3. 精简提示词

系统提示词每次请求都要发一遍。删掉重复的说明、过多的示例和客套话，省下几百 tokens，乘上每月几十万次调用也不少。

4. 限制输出长度

• 设置 max_tokens，推理模型用 max_completion_tokens。
• 在提示词里写清格式和字数，比如「只输出 JSON」「不超过 100 字」。
• 推理模型可以用 reasoning_effort 调低思考强度，仅部分模型支持。

输出单价通常比输入高好几倍。同样每月 10 万次、每次输入 2,000 tokens，回答 800 tokens：

回答压到 300 tokens：

5. 用上下文缓存

把不变的系统提示词和资料放在最前面，支持缓存的模型命中后按缓存读取价计费，通常比普通输入便宜得多。做法和能省多少见上下文缓存是什么、怎么省钱。

6. 裁剪对话历史

多轮对话每次都要把历史带上，聊到第 20 轮时，一次请求的输入可能是第 1 轮的十几倍。只保留最近几轮，更早的内容让小模型压缩成一段摘要。

7. 选价格合适的分组

同一个模型在不同分组价格不同。开发测试和失败能重试的批量任务用最低价分组，线上服务再用官方或云厂商分组，见如何选分组。

8. 多条数据合并成一次请求

处理大量短文本时，比如给商品标题分类，可以把 20 条左右放进一次请求，让模型按顺序返回 JSON 数组。系统提示词只发一次，总 tokens 少很多。一次别塞太多，条数多了模型容易漏，返回后要校验数量。

import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://open.tutujin.com/v1", api_key=os.environ["TUTUJIN_API_KEY"])

titles = ["男士纯棉短袖 T 恤", "不锈钢保温杯 500ml", "儿童防滑运动鞋"]  # 实际每批 20 条左右

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "给每个商品标题分配一个类目：服装、家居、鞋靴、其他。按输入顺序输出 JSON 数组，只输出数组。"},
        {"role": "user", "content": json.dumps(titles, ensure_ascii=False)},
    ],
)
labels = json.loads(resp.choices[0].message.content)
assert len(labels) == len(titles), "条数不一致，这一批重跑"

9. 每把 Key 设额度上限和模型白名单

程序死循环、Key 泄露，都可能在很短时间里产生大量调用。给每把 Key 设额度上限和过期时间，再用模型白名单限制它只能调业务需要的模型，别人拿到也没法用它去调昂贵的模型。具体做法见API Key 安全最佳实践。

10. 定期看用量明细

每周看一次控制台「用量明细」，按模型、按 Key 看费用分布，找出花钱最多的调用再针对性优化。新功能上线后的头几天尤其要看。

汇总

计费规则见大模型 API 价格怎么算。