Token 花得比预算多，钱多半漏在这几个地方

AI 功能上线后，费用常常比预估高。多数情况不是单价变了，而是用量浪费在了一些不显眼的地方。想降本，先别急着换模型，先看看钱花在哪。

模型调用费用主要取决于输入和输出 Token、历史对话长度、重复调用、缓存命中情况和模型档位。这些环节都有优化空间。

首先是重试与失败重跑。请求超时、格式错误、自动重试，都可能造成重复调用。如果上一次请求已经执行完成，只是客户端没收到响应，再次请求就可能重复计费。建议按功能统计失败率和重试比例，优先处理问题严重的环节。

其次是输出长度。很多模型的输出 Token 单价高于输入。让模型过度解释、没有设置输出上限，或者 JSON 字段要求不明确，都可能产生不必要的输出。明确回答格式和长度，通常就能减少费用。

重复上下文也是一笔容易忽略的开销。如果每次请求都带上相同的系统提示、产品手册和知识片段，就会增加输入成本。支持前缀缓存的模型，可以把固定内容放前面，命中缓存的部分通常按更低价格计费。但需要满足前缀一致性和缓存长度等条件。

聊天功能还要注意多轮累积。对话越长，每次请求携带的历史记录越多，输入 Token 也会增加。可以只保留最近几轮，或将早期对话压缩成摘要，保留真正有用的信息。

模型也不必一味追求最贵的。分类、抽取、改写等简单任务，小模型通常就能胜任；复杂任务再交给大模型。可以通过规则检查和格式校验筛选结果，不符合要求时再升级处理，但要先验证小模型的实际效果。

对于离线数据处理、夜间报表等不急着返回结果的任务，可以考虑批处理。部分模型提供更低的批处理价格，但结果返回时间较长，具体要看服务商的计费规则。

最后还要排查异常调用。循环调用、智能体重复执行任务、前端重复提交，都可能增加不必要的费用。建议按功能统计 Token 用量和实际费用，并设置日用量告警，及时发现异常增长。

优化时不要一次全改。先看一两周日志，找出费用最高的环节，逐项调整并验证效果，这样才能知道钱究竟省在了哪里。