由于 API 行为的细微差别和提供商实现的不同，准确跟踪 LLM 成本具有挑战性。OpenAI 的流式响应可能会默默地报告零 token，除非启用了特定选项，这会导致计数不足并可能绕过预算限制。此外，像 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 这样的提供商对“缓存 token”的概念有不同的处理方式，对于提示缓存有不同的折扣率和计费结构，需要自定义标准化才能精确计算成本。 AI
影响 强调了开发构建 LLM 应用程序的开发人员的关键实现细节，以确保准确的成本监控和预算。
排序理由 文章详细介绍了在为 LLM API 实现成本跟踪时遇到的技术陷阱。
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