AI 应用跑起来后，最贵的不是开发，是 API 账单。很多小团队月调用费从几百涨到几千，不是量涨了十倍，是没做分层。API 成本优化三板斧：缓存、并发、模型路由。三板都上，账单常见能砍一半以上，且体验不降。

缓存层先从哪里加？

从最笨也最有效的开始：相同输入直接返回缓存结果。把请求的提示词哈希作为 key，结果存本地缓存，五分钟内的重复请求直接命中。客服问答、固定文案生成这类重复率高的场景，命中率常见在四成以上。进阶做法是语义缓存：用向量相似度判断「几乎相同」的请求，而不是死等完全一致。缓存失效时间按业务定，新闻类短缓存，知识类长缓存。

并发与限流怎么配才不烧钱？

并发上限按下游模型的速率限制和你的预算设死，别让任务队列无限重试。重试是账单隐形杀手：一次超时重试三次，等于同样的活花三倍钱。设置指数退避重试，最多三次，失败进死信队列人工处理。批量任务走离线队列，错峰调用，顺便看看有没有更便宜的时段优惠。

模型路由怎么分档最划算？

把请求按难度分三档。简单档：日常问答、摘要、分类，用小模型或便宜模型，质量足够。中档：写作、代码片段，用主力模型。高档：复杂推理、长文档分析，才上旗舰模型。路由规则可以写死在网关里：带关键词的、带函数调用的、用户付费会员的，走高档；其余走低档。实测大部分请求落在简单档。每月看一次账单明细，找出调用量最大的那三类请求，先优化它们，比全局调参数见效快。

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