本文概述了在使用大型语言模型提取 JSON 数据时管理成本和确保可靠性的策略。它提出了一种双通道方法：实时提取用于满足用户即时需求，使用较小的模型；批量提取用于大型、非紧急任务。作者强调，应用程序应处理输入/输出、验证和租户计费，将模型提供商视为可互换的组件。该策略的关键在于提交前准确计算 token 数量，并在应用程序和模型提供商之间保持清晰的界限，以确保可移植性和成本控制。 AI
影响 为开发人员提供架构指导，以优化 LLM 在数据提取任务中的使用，从而实现成本和可靠性的最佳化。
排序理由 本文提供了使用 LLM 的技术策略观点，而不是发布新产品或研究。
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