API调用量从每天几千涨到几百万,最先崩的往往是账单。这个攻略给正在经历业务增长、发现模型API成本失控的开发者。核心思路不是硬扛,而是把请求分级、让模型可切换、用聚合服务兜底。下面按可落地的顺序说。
选对模型,别让所有请求都走旗舰款。 简单分类、摘要、纠错用Haiku、4o-mini、DeepSeek-chat就够了,复杂推理再上Sonnet或GPT-4o。以100万次调用、每次输入500 tokens、输出200 tokens为例:全用GPT-4o,输入500M tokens按$2.5/1M算$1250,输出200M按$10/1M算$2000,一天$3250。如果80%走GPT-4o-mini(输入$0.15、输出$0.60),20%走GPT-4o,总成本约$806,直接砍掉75%。模型选型不是拍脑袋,是把任务按难度分桶。
灵活切换,靠抽象层而不是改代码。 别在每个业务函数里写死模型名。用LiteLLM或OpenRouter这类网关,一个接口调多家
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