最近的一项分析强调，通过关注两个主要杠杆可以降低使用大型语言模型（LLM）的成本：处理的token数量和每个token的价格。虽然许多指南都强调通过提示优化和缓存等技术来减少token使用量，但每个token的价格却常常被忽视。第二个杠杆，可以通过谈判或使用替代提供商来影响，可以在不影响输出质量的情况下实现显著的节约。文章建议，通过战略性地拉动这两个杠杆，组织可以比仅关注token减少量获得更大的成本削减。 AI
影响 强调优化LLM成本涉及token效率和价格谈判，建议运营商采取双管齐下的方法。
排序理由 对LLM成本节约策略的分析，而非直接发布或事件。
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