给谁看： 刚经历API调用量翻倍、账单开始失控的开发者或小团队。不聊虚的，只讲怎么在保证效果的前提下把成本压下来。
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调用量一上来，最怕的是所有请求都往同一个贵模型上怼。比如文本分类、意图识别这种任务，GPT-4o和GPT-4o-mini的效果差距远没有价格差距大。先做一次任务分层：简单任务用mini或Haiku，复杂推理才上大模型。一个电商客服系统实测，80%的请求是查订单、问物流，走mini完全够用，只有20%的售后纠纷需要大模型。成本直接从每月6000多美元降到1500美元左右。
切换模型别硬编码。用环境变量或配置中心管理模型名，再写个简单的路由函数：
这样改一行配置就能换模型，不用改业务代码。聚合服务（如OpenRouter）的好处是统一接口、按token阶梯计价，还能对比不同供应商的实时价格。比如同样跑Llama 3.1 70B，不同渠道价差能到30%，聚合服务自动选便宜的。
具体成本对比：假设月调用100万次，平均每次1k token。全用GPT-4o约6250美元；全用GPT-4o-mini约375美元；混合策略（80% mini + 20% 4o）约1550美元。再叠加聚合服务的阶梯折扣，实际能压到1200美元上下，比全用大模型省80%。
一句话：控制成本不是抠门，是把贵模型用在刀刃上，剩下的交给便宜模型和聚合路由。
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