个人开发者接入 AI 的省钱攻略
这篇写给做副业项目、独立产品的个人开发者。典型场景：第一版跑通时 API 账单只有几十块，接入真实用户后一个月涨到几百上千，还说不清钱花在哪。省钱的关键不是找最便宜的模型，而是让每个请求都走它该走的路径。
一、按任务难度分层选模型
大部分调用根本不需要旗舰模型。分类打标、字段抽取、意图识别、格式转换这类任务，小模型完成得并不差，价格却可能差几十倍。真需要强推理的只有少部分请求。做法是写个路由函数：
切换前先跑离线评测集，确认小模型在你自己的任务上准确率可接受，别凭感觉切换。
二、砍掉三种最常见的浪费
一是输入太长。把整份文档、整个代码库塞进上下文，token 大头都在输入侧。先做本地过滤、截断或检索 Top-K，只送相关段落。二是输出没限制。不设 max_tokens，模型会一直输出到自然结束；要求 JSON 就给 schema，限制输出结构。三是重复请求。相同 prompt 加个本地缓存，sqlite 存 hash 到结果就行，调试期和线上都能省一大截。流式输出配合早停也好用，拿到需要的内容就断开。
三、把额度当资源来管
同时注册两三个平台，各家新用户免费额度够你把第一版验证跑完。上线后用预付费而不是后付费，天然有上限。必做的是请求日志：每次记下模型、输入输出 token 数、耗时，按天汇总。没这个数据，你根本不知道从哪优化。再设每日预算告警，超阈值自动降级到小模型或返回缓存。能异步的任务（夜间数据清洗、批量打标）走批处理接口，通常有折扣。
一个真实量级的例子
一个文档摘要工具，原来每次把 8000 token 全文丢给旗舰模型，单次成本几分钱，一天几百次就上百。改法：本地按段切分，小模型给每段打相关性分，只把 Top 3 段送旗舰模型精炼。输入降到 2500 token 左右，模型也从旗舰换成中档，单次成本降到原来的 15%，效果肉眼几乎无差。
省钱不是抠门，是把钱花在真正需要智能的地方。
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