本文阐述了在与大型语言模型交互的背景下，三种被称为“批处理”的不同方法。其中只有一种，即异步批处理 API，能够真正降低每 token 的成本。接收批处理（Receive batching），即在一次代理请求中从队列中拉取多条消息，可以节省代理调用次数，但不能节省模型 API 的成本。数组输入端点（Array-input endpoints），即单次 API 调用接受一个项目列表，可以节省请求速率，但不会改变 token 成本。Anthropic 等提供商提供的异步批处理 API 可将成本降低高达 50%，但会引入延迟，结果将在 24 小时内或所有消息完成后提供。 AI
影响 阐明了 LLM API 使用的成本节省策略，区分了真正的成本降低和单纯的效率提升。
排序理由 本文解释了优化 LLM API 调用的技术实现细节，这是一个以工具为中心的议题。
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