生成式 AI 的蓬勃發展，讓 Token 成本成為不可忽視的支出項目。若缺乏控管，Token 支出會隨著使用者數量、上下文長度與未受限制的輸出一同攀升。成本最佳化並不是一味選用最便宜的模型，而是要依照任務複雜度選擇合適的模型能力、減少輸入與輸出中不必要的 Token，並調整工作流程，確保只有在能明顯改善業務成果時，才使用成本較高的推論。本文將說明團隊可採取的營運措施，以及衡量取捨時應追蹤的指標。
首先，建立路由與能力對照表：依照複雜度和品質敏感度為請求分類，再將低複雜度任務導向規模較小、成本較低的模型或確定性模組。例如，短文案潤飾、格式嚴謹的翻譯或簡單的意圖擷取，通常可交由蒸餾模型或啟發式方法處理；創意長文生成與細膩的多步驟推理，則應交由能力更強的模型。為每條路由設定成功率與轉送指標，便能找出較便宜的路徑何時失效，並只在必要時升級處理。
透過提示詞工程控管成本，有三個實用做法：在不損失語意的前提下精簡指令、盡可能重用共用的系統上下文，以及刪減動態上下文。使用精簡範本、編號的少樣本範例與結構化函式結構描述，降低提示詞冗長程度。將穩定的系統上下文保留在伺服器端，只附加增量的動態內容。對於冗長的對話紀錄，應先摘要再傳送，而非重新傳送所有原始訊息；對於大量文件的任務，則應檢索並排序最相關的段落，而不是把整份文件都塞進提示詞。
除了提示詞，也要在技術架構中加入快取、批次處理與流程控管。混合式語意與完全比對快取，可避免對相同內容重複執行成本高昂的推論。將低優先級工作安排在離峰時段，或放到成本較低的運算資源池中批次處理。盡可能設定輸出上限、停止 Token，並採用確定性的函式呼叫，避免模型無限制地產生文字。最後，建立整合式成本控管架構，同時追蹤輸入 Token、輸出 Token、快取命中率、延遲與品質指標，讓決策能兼顧成本與產品成效。