降本增效

一个真实案例 我们运营一个客服 Agent，日均处理 5000 次对话。优化前月成本约 $3,200，优化后降至 $680——降本 78%。以下是完整的优化路径。 成本构成分析 优化前月成本分布： ├── LLM API 调用 72% ($2,304) │ ├── 主模型 (GPT-4o) 58% │ ├── 嵌入模型 8% │ └── 审核模型 6% ├── 向量数据库 12% ($384) ├── 服务器/带宽 8% ($256) └── 监控/日志 8% ($256) 第一层：模型分级路由 不是所有请求都需要最强模型： class ModelRouter: def __init__(self): self.routes = { "simple_qa": { "model": "gpt-4o-mini", "criteria": lambda q: len(q) < 50 and not q.requires_tools }, "standard": { "model": "claude-3.5-sonnet", "criteria": lambda q: q.complexity < 5 }, "complex": { "model": "gpt-4o", "criteria": lambda q: True # fallback } } def route(self, query): for level, config in self.routes.items(): if config["criteria"](query): return config["model"] return "gpt-4o" # 效果：62% 的请求被路由到 mini 模型 # 月节省：$1,180 第二层：语义缓存 相似问题命中缓存，避免重复调用 LLM： ...