一位独立开发者通过实施多提供商路由策略，显著降低了其LLM API支出。通过将任务分为不同层级，并将更简单的请求导向Gemini和DeepSeek等更便宜的模型，同时为复杂任务保留GPT-4o等高级模型，该开发者实现了90%的成本削减。该实现涉及一个Python代理，用于对提示进行分类并相应地进行路由，并辅以缓存和批量请求等额外优化，以进一步降低成本。 AI
影响 展示了一种优化LLM运营成本的实用方法，可能影响开发者管理API使用和模型选择的方式。
排序理由 文章描述了一种使用现有LLM API进行成本优化的实际实施解决方案，而非新的模型发布或基础研究。
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