这份攻略给后端、全栈和技术负责人看。场景很具体：产品没加新功能，API账单却从几百美元涨到几千美元，老板问钱花哪了。API调用量大了怎么办，核心不是砍功能，而是让每次调用花得值：简单任务别用旗舰模型，复杂任务别硬扛，入口别散落在十几个账号里。
第一，按任务分层选模型。 先把调用拆成分类、摘要、抽取、客服问答、复杂推理几类。分类和抽取用轻量模型，复杂推理再上旗舰。不要全量用一个模型，也不要凭感觉选，拿一周真实请求跑离线评测，看准确率差距和成本差距。
第二，做路由和降级。 请求先走小模型，置信度低或命中关键词再转大模型；主模型超时自动fallback。下面是伪代码：
再加一层缓存：相同问题、相同文档摘要直接命中，能省掉重复调用。
第三，用聚合服务收口。 聚合服务的好处是统一接口、多模型切换、用量监控和fallback，不用维护多家账号和密钥。注意它通常按token加价5%-20%，量小不划算，量大要谈价；选的时候看是否支持按任务路由和明细账单。
实际成本对比（假设月100万次请求，平均输入1000 tokens、输出500 tokens，按某次官网价估算，价格会变，下单前复核）：
| 方案 | 输入价/1M | 输出价/1M | 月成本 | |---|---:|---:|---:| | 全量旗舰模型 | $2.5 | $10 | 约$7500 | | 全量轻量模型 | $0.15 | $0.60 | 约$450 | | 80%轻量+20%旗舰 | 混合 | 混合 | 约$1860 | | 混合+聚合加价10% | 混合 | 混合 | 约$2046 |
混合方案比全量旗舰省约73%，准确率只在小部分复杂请求上靠旗舰兜底。先跑两周灰度，盯住转大模型比例和缓存命中率，再决定是否调阈值。
一句话总结：调用量上来后，省钱靠分层、路由和统一入口，不靠一刀切降级。
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