大模型项目常因调用重复、上下文膨胀等问题导致成本失控。此内容提供了一套可直接落地的降本框架，通过缓存、摘要压缩和多模型路由三板斧，并结合分步实施的清单，帮助系统性地控制成本并保障服务质量。
智能速览
降本前务必建立tokens、延迟、缓存命中率等可观测性指标。
缓存是减少重复调用的最高ROI手段，分为响应、工具、检索和语义四种。
通过摘要压缩和预算门禁，可有效控制因history和context导致的token膨胀。
多模型路由的核心是任务分级，为低风险任务匹配便宜模型，高风险任务用强模型。
降本不可牺牲质量，需建立固定回归样本集和发布门禁进行守护。
统一模型接入层（如使用OpenAI兼容接口）能极大降低多模型路由的工程成本。
精华内容
想要真正控制成本，不能只靠感觉，需要一套系统性的方法论。下面将拆解降本三板斧的具体实践，并提供按优先级排序的落地清单。
缓存：减少无效调用
缓存的目标是减少不必要的API调用，其中响应缓存的ROI最高，即相同问题直接复用答案。对于工具调用的结果，如配置信息或商品数据，可设置TTL进行缓存。在RAG场景中，可以缓存检索和重排序的结果。语义缓存则用于复用相似问题的答案，虽能省钱，但存在风险，建议仅用于低风险任务。
压缩：控制Token膨胀
Token膨胀主要源于history的无限叠加、context的过度填充以及tools返回的全量数据。解决之道在于对历史对话进行摘要，并保留最近N轮对话，而非每轮都总结。同时，为上下文和输出设置预算门禁是硬性约束。对于工具返回的数据，则通过字段投影或截断，只保留必要信息。
路由：精准匹配模型
多模型路由并非追求全用便宜模型，而是实现精准匹配。其核心思想是对任务进行风险分级：改写、摘要、分类等低风险任务交由便宜模型处理；合规、财务等高风险任务则由强模型承担并辅以严格校验。必须设计回退机制，当便宜模型失败时切换至强模型，强模型也失败则启用模板或缓存兜底。
清单：分步实施
降本工作应分阶段推进。第1天优先止血，建立tokens、延迟等基础观测，设置输入输出上限，并治理重试逻辑。第1周着手上缓存与摘要，先从确定性最高的响应缓存开始。第1月则部署长期的路由策略，建立任务分级、回退机制，并通过回归样本集和发布门禁确保降本不降质。
降本是一项系统工程，而非孤立技巧。通过这套三板斧与清单，不仅能有效控制当前成本，更能构建起一套可持续的成本与质量平衡体系。未来随着模型应用的深入，这套机制的价值将愈发凸显。
