模型路由

API成本：被低估的运营支出 很多团队在开发阶段忽略了API成本，上线后才发现每月LLM调用费用远超预期。一个处理10万请求/天的应用，如果每个请求平均消耗2000 tokens，用GPT-4月成本超过10万美元。成本优化不是可选项，是生存必需。 成本结构分析 Token计费模型 成本 = 输入tokens × 输入单价 + 输出tokens × 输出单价 以GPT-4o为例(2026年价格): 输入: $2.5/1M tokens 输出: $10/1M tokens 单次对话(输入500, 输出300): = 500×2.5/1M + 300×10/1M = $0.00125 + $0.003 = $0.00425/次 成本分解 典型Agent应用的token消耗分布： 系统Prompt: 15-25%（固定开销） 上下文/历史: 30-50%（随对话长度增长） 用户输入: 5-10% 模型输出: 10-20% 工具结果: 10-20% 最大成本项是"上下文/历史"——长对话的累积上下文。 优化策略一：模型路由 分层路由 根据任务复杂度选择不同模型： def route_model(query, budget_tracker): complexity = classify_complexity(query) if complexity == "simple": # 简单问答、格式转换 → 小模型 return "qwen-2-7b" # $0.0005/次 elif complexity == "medium": # 中等推理、分析 → 中等模型 return "deepseek-v4" # $0.002/次 elif complexity == "complex": # 复杂推理、创意 → 大模型 return "gpt-4o" # $0.004/次 elif complexity == "expert": # 极高难度 → 最强模型 return "o3" # $0.02/次 复杂度分类器 用小模型或规则做路由决策： ...

引言 一个生产级 Agent 的月度 LLM 账单可以从几百美元到数十万美元不等。2026年，随着 Agent 在企业中的大规模部署，成本优化已成为工程团队的核心 KPI。本文将从 Token 定价模型出发，系统化拆解 Agent 成本结构，并提供可落地的优化方案。 一、Token 经济学基础 1.1 定价模型（2026年Q2市场价） 模型 输入 ($/1M tokens) 输出 ($/1M tokens) 缓存输入 ($/1M tokens) 上下文窗口 GPT-5 $5.00 $15.00 $2.50 256K GPT-5-mini $0.30 $1.50 $0.15 128K Claude Opus 4 $8.00 $24.00 $4.00 200K Claude Sonnet 4 $3.00 $15.00 $1.50 200K Gemini 2.5 Pro $2.50 $10.00 $1.25 2M DeepSeek V4 $0.15 $0.60 $0.07 128K Llama 4 405B $0.80 $2.40 $0.40 128K 关键洞察：输出 Token 的价格是输入的 3-5 倍。因此，减少输出 Token 比减少输入 Token 更具成本效益。 ...