LLM 成本控制：Token 生成、聊天历史和推理 Token

控制与大型语言模型相关的成本涉及管理 Token 生成、对话历史和重复的静态内容。输出 Token 的成本远高于输入 Token，例如 OpenAI 的 GPT-5 模型显示价格差异为 8 倍，Anthropic 的 Sonnet 5 显示价格差异为 5 倍。推理 Token 用于模型的内部处理，按较高的输出费率计费，进一步增加了成本。Spring AI 提供了管理这些费用的工具，包括为响应设置最大 Token 限制以及针对推理工作量的提供商特定控件。 AI

影响 开发人员可以利用 Spring AI 的功能，通过控制 Token 使用量和推理工作量来管理 LLM 的运营成本。

排序理由 该条目讨论了一个软件框架（Spring AI）及其管理 LLM 成本的功能，这是一个与工具相关的议题。

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