同样的业务量，调用方式不同，账单可以差出一倍。本文梳理提示词缓存、模型分级、批量处理与用量治理四条降本路径，以及每条路径的适用条件和代价。
本文包含
- 先看清账单结构再谈降本
- 提示词缓存：见效最快的一条
- 模型分级：不是所有请求都需要旗舰模型
- 批量处理与非实时通道
- 用量治理与预算护栏
先看清账单结构再谈降本
降本的第一步不是砍用量，而是把账单拆开：输入和输出各占多少、哪些场景贡献了大头、系统提示词与历史消息占了多大比例。拆完通常会发现支出集中在少数几个场景，优化这几处比全面收紧有效得多。
常见的意外发现是多轮对话的历史消息。每轮都把完整上下文带上，输入侧的用量随轮次线性增长，用户感觉只是聊了几句，账面上已经翻了好几倍。
提示词缓存：见效最快的一条
同一段系统提示词或长文档被反复送进模型时，命中缓存的部分通常按折扣价计费。把固定内容放在提示词前部、变动内容放在后部，命中率能明显提高，这是改动最小、见效最快的一条路径。
代价是写入缓存本身可能加价，所以低频场景反而不划算。判断标准很简单：看这段内容在缓存有效期内会不会被重复用到足够次数。
模型分级是幅度最大的一条：把简单分类、格式转换这类任务交给小模型，只把真正需要推理的请求送给旗舰模型，单价差距是数倍级的。难点在于怎么判定一个请求该走哪一档，以及判错之后怎么兜回来。我们给出分级判定的几种实现方式、批量通道的适用场景与延迟代价、各条路径的预期降幅区间，以及用量护栏与预算告警的配置方式，……
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