API 开销吃紧?开发者实测有效的 Token 节流方案
souvlakee · reddit · 2026-08-12
开发者抱怨 LLM 的 API 开销增长过快,正在寻找切实可行的 Token 成本优化方案。
目前作者尝试了多种智能体优化策略,如提示词缓存(Prompt caching)、清理对话历史和模型降级切换(Model switching),发现效果参差不齐。此外,他正在调研 OpenRouter 等基础 LLM 网关,期望通过路由调度削减约 30% 的调用成本,并向社区求证更多实用建议。
「编程与Agent」频道最新
- 给 AI root 权限过夜:Kimi K3 自创 WiFi 破解新法 — evilsocket · 2026-08-12
- Kimi K3 破解 WiFi 绕过硬件限制,OpenAI/Anthropic 曾称不可能 — evilsocket · 2026-08-12
- MCP 会推高 Token 成本?开发者实测揭示多轮对话代价 — KitchenAmoeba4438 · 2026-08-12
- Anthropic 交互式提示工程教程获近 4 万 Star — thisguyknowsai · 2026-08-12
- Anthropic Academy 上线:提供免费官方提示工程课程 — thisguyknowsai · 2026-08-12
- 从提示词到驾驭工程:AI Agent 架构演进三阶段 — femke_plantinga · 2026-08-12