到2026年，尽管LLM的每代币定价大幅下降，但由于使用量增加和代理的部署，AI账单却在不断攀升。导致成本增加的一个主要原因是，当更简单、更便宜的模型足以胜任时，却将任务路由到昂贵的高端模型。为解决此问题，提出了一种分级路由系统，根据复杂性对请求进行分类，并将其定向到最能经济高效地处理任务的模型，同时积极缓存重复的查询。 AI
影响 优化LLM路由和缓存可以显著降低运营成本，从而实现更可持续的AI应用。
排序理由 文章讨论了降低LLM使用成本的策略，重点关注路由和缓存，而不是发布新模型或研究突破。
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