日调用量从几千涨到几十万的时候，账单涨得比业务还快。这篇写给正在被 token 账单追着跑的后端和独立开发者，不聊理论，只讲三件能立刻做的事：按任务分级选模型、把切换成本降到一行配置、再加一层缓存兜底。
一、按任务分级，别拿大模型干小活。 翻一遍日志会发现，绝大部分请求是分类、抽字段、改写文案、把自然语言转成 JSON。这些任务小模型完全够用，单价差一个数量级。真正需要长链推理、复杂代码生成、多轮工具调用的请求，通常只占 10%–20%。先把请求按 task_type 打标，再给每类任务指定一个"刚好够用"的模型，这一步往往就能砍掉一半成本。
二、缓存和批处理是白捡的钱。 相同或高度相似的 prompt 做结果缓存，命中直接返回，边际成本为零，客服问答、文档查询这类场景命中率经常能到三成以上。非实时任务走 Batch 接口，主流厂商普遍给五折，夜里跑数据清洗、批量打标很合适。这两招不需要改模型，纯降价。
三、把路由层攥在自己手里。 所有调用收拢到一个网关，业务代码只认逻辑名，具体路由到哪家写在配置里。价格调整、限流、临时宕机时改一行配置就行，不用重新发版。用聚合服务的好处也在这——同一个 key 打通多家供应商，比价和故障转移都省事，代价是多一跳转发延迟、可能有加价，数据合规要求高的场景要自己评估。
拿一组数感受下。每天 100 万次调用，平均输入 800 token、输出 200 token。全走旗舰模型（按输入 $2.5/M、输出 $10/M 估）：输入 800M token 约 $2000，输出 200M 约 $2000，一天 $4000，月账单六位数美元。把 80% 请求切到小模型（$0.15/M、$0.6/M）：这部分一天约 $192，剩下 20% 走旗舰约 $800，合计一天约 $1000，月成本
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