基础模型API的支出激增,2025年全球成本达到84亿美元,预计2026年将达到150亿美元。这笔费用中很大一部分(通常为40%-70%)源于低效的Token使用,尤其是在生产环境中,系统提示、对话历史和检索到的文档会与每个请求一起重复发送。快速降低成本的措施包括为系统提示和工具模式等稳定元素实施提示缓存,以及采用模型路由将简单任务导向更便宜的模型。对于更根本的架构修复,集成内存系统,从持久存储中检索相关信息而不是重放整个对话历史,可以大大降低Token消耗并提高模型的注意力。 AI
影响 强调了在AI使用量增长的情况下,通过高效的Token管理和架构变更来控制不断上涨的AI API成本的关键需求。
排序理由 文章讨论了AI API成本优化的趋势和策略,而不是特定的发布或事件。
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