开发人员可以通过实施几项节省成本的策略，显著降低其大型语言模型 (LLM) API 支出。这些技巧侧重于优化提示处理、模型选择和请求批处理。关键方法包括缓存相同或语义相似的提示，将请求路由到更便宜的模型以处理简单任务，以及通过缩短系统消息或修剪检索增强生成上下文来压缩提示。此外，控制输出令牌限制、为非紧急任务利用批处理以及利用提供商端的提示缓存可以进一步降低成本。 AI
影响 开发人员可以通过缓存、模型路由和提示压缩等技术，将 LLM API 成本降低 50-90%。
排序理由 文章提供了优化 LLM API 使用的实用建议和技巧，而不是发布新产品或研究。
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