一位开发者概述了一种实用的方法，用于估算将 LLM 功能集成到应用程序中的每用户成本。该方法强调测量实际的输入和输出 token 使用量，而不是依赖粗略猜测，并将提示缓存、重试和开销等因素纳入基于 Python 的成本模型。这种详细的估算至关重要，因为 LLM 功能通常比传统软件功能产生更高且更不稳定的成本。 AI
影响 为开发者提供了一个框架，用于准确预算和管理部署 LLM 支持的功能所产生的运营成本。
排序理由 该条目描述了一种用于估算与 LLM 功能相关的成本的实用方法和代码，它是一种工具/技术，而不是核心 AI 发布或研究。
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