生成式 AI 的迅猛发展，使 Token 成本成为一项不可忽视的支出。如果缺乏管理，Token 开支会随着用户量增长、上下文变长以及输出失控而不断攀升。成本优化并不意味着始终选最便宜的模型，而是要根据任务复杂度匹配模型能力，减少输入和输出中的无用 Token，并调整工作流程，让高成本推理只用于能显著改善业务成果的场景。本文将介绍团队可以采用的运营手段，以及衡量权衡效果所需的指标。
首先，建立路由与能力映射：按照请求的复杂度和对质量的敏感程度进行分类，再将低复杂度任务交给更小、更便宜的模型或确定性模块处理。例如，简短文案润色、格式严格的翻译或简单的意图提取，通常可以由蒸馏模型或启发式规则完成；创意长文生成和细致的多步推理，则应交由能力更强的模型。为每条路由记录成功率和回退情况，以便发现低成本方案何时失效，并有选择地升级处理。
通过提示词工程控制成本，实际可行的做法有三种：精简指令但不损失语义、尽可能复用共享系统上下文，以及删减动态上下文。使用紧凑模板、编号的少样本示例和结构化函数 Schema，减少冗长内容。将稳定的系统上下文保存在服务器端，只追加增量动态信息。对于较长的对话历史，采用摘要，而不是重新发送原始消息；对于文档密集型任务，则检索并排序最相关的段落，而不是把整份文档都塞进提示词。
除了提示词，还应在技术栈中加入缓存、批处理和流水线控制。结合语义匹配与精确匹配的混合缓存，可以避免对相同请求重复执行高成本推理。在非高峰时段或成本更低的计算资源池中处理低优先级任务。尽可能设置输出上限、停止 Token，并使用确定性函数调用，避免模型生成无边界的文本。最后，采用统一的成本控制框架，同时跟踪输入 Token、输出 Token、缓存命中率、延迟和质量指标，让决策兼顾价格与产品成效。