开发者使用 Qwen 和 DeepSeek 将 LLM API 成本降低了 72%

一位独立开发者详细介绍了一种显著降低 LLM API 成本的策略，通过使用 Qwen-Turbo 和 DeepSeek 模型，成本降低高达 72%。该方法涉及基于任务的模型路由，将更简单的任务分配给 Qwen-Turbo 等更便宜的模型，而将更复杂的推理交给 DeepSeek 的高级模型处理。此外，实现输入缓存和提示压缩可以进一步优化支出，正如一个小型 AI 聊天机器人的月度成本从 218 美元降至 59 美元的案例研究所示。 AI

影响 使开发人员和小型企业能够经济高效地部署由 LLM 提供支持的应用程序。

排序理由 文章描述了一种实用的优化策略和现有 LLM API 的平台优惠，而不是新的模型发布或基础研究。

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