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LLM路由通过将查询匹配到每美元质量的模型来节省成本
目前仅使用最先进或最便宜的大型语言模型（LLM）的策略已过时。2026年的证据表明，一种动态路由方法，根据模型每美元的质量比率将查询定向到模型，可以显著节省成本并保持高性能。研究表明，大多数查询不需要前沿模型，实施路由器可以将LLM成本降低30-85%，同时保留高比例的质量。
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LLM成本通过分词膨胀而非费率上涨而增加 · 跟踪1个来源
LLM提供商通过改变分词方式来增加用户成本，而无需更改其宣传费率。例如，Anthropic的Claude Opus 4.7使用了一种新的分词器，将分词数量增加了1.0-1.35倍，导致用户账单增加12-27%。这种“分词器税”与其他因素加剧，例如输出分词溢价、长上下文附加费以及模型升级期间的缓存失效成本。为了管理这些隐藏成本，建议用户按任务而非按请求计量分词，并在每次模型升级后重新评估成本。
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LLM API 定价成本差异高达600倍，模型选择成为关键
LLM API 的定价在不同模型之间出现了巨大的成本差异，价格从每百万输入 token 0.075 美元的经济型选项到每百万 token 30 美元的顶级模型不等。这种高达 600 倍的显著差异意味着，模型选择现在比基础设施决策更成为一个关键的成本节约因素。文章建议根据质量需求对工作负载进行分类，并将其路由到最具成本效益的模型层级，强调鉴于模型命名和定价的快速变化，这一策略至关重要。