English(EN) I Spent 28.67 CNY on 4.07 Billion Tokens: A Real Cost Breakdown for LLM API Relays

开发者揭示通过提示缓存和乘数节省92%的LLM API成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-30 18:12

一位开发者分享了使用LLM API中继的详细成本明细，强调了通过提示缓存和批量费率乘数实现的显著节省。作者演示了提示缓存命中如何将成本降低高达87.5%，尤其是在代理工作流中反复发送大型提示的情况下。此外，为不同模型组使用分级费率乘数，例如开源模型以列表价的0.08倍计算，进一步增加了节省额，与列表价相比总体节省了92%。该帖子还为用户提供了实用的建议，以检验中继服务，包括验证模型列表、检查缓存命中/未命中数据，以及将响应与官方API进行比较，同时警告缺乏企业级SLA和廉价中继可能存在的不稳定性。 AI

影响提供了优化LLM API成本的实用策略，可能影响开发者管理其AI基础设施支出的方式。

排序理由开发者分享个人成本明细和使用LLM API中继的技巧，并非主要发布或行业颠覆性事件。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · 1261398983 · 2026-09-30 18:12

我花了28.67元购买了40.7亿个Token：LLM API中继的真实成本明细

<p>Cost claims about LLM API relays are usually unfalsifiable marketing. Here is a breakdown I can actually defend, because it comes from my own billing dashboard and from request-level data I pulled myself.</p> <h2> The headline numbers </h2> <div class="table-wrapper-paragraph"…

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