生产环境中降低LLM成本的七种实战方法

LLM 相对容易上手原型，但在生产环境中，推理成本会迅速攀升。单次用户请求可能触发多次模型调用、长 Prompt、检索步骤、重试或 Agent 循环。

关键在于，LLM 成本优化并非简单地选择更便宜的模型，而是一个架构问题。你需要在保持应用所需质量、延迟和可靠性的前提下，减少不必要的推理。

以下是七个实用技巧。

将请求路由到合适的模型

对每个请求都使用最强大的模型，是最容易推高 LLM 成本的方式之一。

正确的做法是：引入一个模型路由层，根据请求的复杂度进行分类：

User Request ↓ Request Router ┌───┼────────┐ ↓ ↓ ↓ Small Medium Large Model Model Model

分类、提取或基础摘要等简单任务通常可以使用较小的模型，而复杂推理任务则应路由到能力更强的模型。

路由器本身可以使用规则、轻量级分类器或另一个小模型。重点在于对每条路由的质量进行基准测试，而不是假设大模型总是必要的。

减少不必要的 Token

Token 用量直接影响推理成本，尤其是对于那些反复发送长对话历史或文档的应用。

首先，减少每个请求中包含的信息量：

• 移除冗余的系统指令
• 总结旧的对话历史
• 限制最大输出 Token 数
• 只发送相关的文档段落
• 压缩或重构检索到的上下文

目标并非简单地少用 Token，而是发送产生可靠答案所需的最少上下文。

激进地使用缓存

缓存可以防止应用为同一推理重复付费。

一个基础实现可以使用精确匹配缓存：

Request ↓ Cache lookup ├── Hit → Return result └── Miss ↓ LLM ↓ Store result

对于用户会问语义相似问题的应用，也可以考虑语义缓存。系统不再匹配完全相同的 Prompt，而是比较 Embedding，并在相似度超过设定阈值时返回之前的响应。

但语义缓存需要仔细验证。相似的问题并不总是有相同的答案，尤其是在信息随时间变化的场景中。

在增大模型之前先优化 RAG

当检索向 LLM 发送过多上下文时，RAG 应用的费用会变得很高。

一个常见错误是每当检索质量不佳时就增加 top-k：

Retriever → 50 chunks → LLM

更好的 Pipeline 是：

Retriever ↓ Metadata filtering ↓ Top-k retrieval ↓ Reranking ↓ Context compression ↓ LLM

过滤和重排序让应用能够提供更少但更相关的片段。

这减少了输入 Token，同时可能提升答案质量。因此在生产环境中，应该先进行 RAG 优化，而不是简单地切换到更大的模型。

控制 Agent 循环和重试

Agentic 应用会产生意想不到的成本，因为一个用户请求可能触发多次 LLM 调用。

User request ↓ Planner ↓ Tool call ↓ LLM ↓ Tool call ↓ LLM ↓ Final response

一个看似简单的请求可能变成一个多步推理工作流。

设置明确的限制，例如：

• 最大 Agent 迭代次数
• 最大工具调用次数
• 每个请求的最大预算

对于可预测的工作流，还应尽可能用确定性代码替代 Agent 推理。如果一个任务可以用普通函数处理，就没有理由为此花费一次 LLM 调用。

批处理和异步处理

并非所有 AI 任务都需要即时响应。

聊天机器人等交互式应用需要低延迟，但文档分类、批量摘要、数据提取和内容处理等工作负载通常可以异步运行。

根据模型和提供商的不同，批处理可以提高资源利用率，并减少处理大量单独请求所产生的开销。

构建具备成本意识的 LLM 架构

当 Token 用量和推理行为可衡量时，成本优化会变得容易得多。

LLM 网关或可观测层应该追踪以下指标：

• 输入和输出 Token 数
• 每个用户或工作流的成本
• 每个请求的 LLM 调用次数

这让团队能够识别高成本的工作流，而不是盲目优化。

例如，仪表盘可能揭示一个看似廉价的聊天机器人正在产生高成本，因为每次对话都在反复发送数千个历史 Token。

在生产环境中降低 LLM 成本，与其寻找最便宜的模型，不如说是消除不必要的推理。

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