月均5.4万次AI请求从864美元降至294美元：模型分层策略实践

Disclosure：我在 zltokens 团队工作。以下数字是针对这个工作负载的月度成本计算，不承诺每个项目都能取得相同的节省。

支持分类、字段提取、短摘要。

月度计算结果是 $864。我的第一反应是找一个更便宜的 Claude API 提供商。

然后我看了看这些任务。这些功能之所以使用 Claude，并非因为我们对每个任务都做过方案对比。项目早期选定了它，后来的功能就沿袭了这个选择。既然能用，就没人去改。

初始计算涵盖每月约 54,000 次模型请求，平均每次 1,700 个输入 token 和 300 个输出 token。按照本次计算所用的 Opus 4.6 费率——每百万输入 token $5，每百万输出 token $25——不含缓存和批量折扣，总计 $864。

当我接触到 zltokens 时，价格确实值得关注。但更有价值的问题是：如何拆分工作——哪些请求可以用更经济的模型，哪些应该继续用 Claude？

我从那些有明确验收标准的任务开始测试。没有只挑简单的例子来测。

「我的订单还没到，我不想等了，请帮我退款。」

如果分类器把这句话归为「物流咨询」而漏掉了退款请求，那么省下的 API 成本很快就会以售后返工的形式回来。

所以规则很简单：只有在通过原有验收标准之后，才能把任务迁移过去。困难请求留给更强的模型，当第一条路径处理不了时升级到更强的模型。

以 DeepSeek V4 Pro 作为经济型候选，月度费用分解如下：

• 经济模型优先：40,000 次调用 — $69
• 直接走 Claude：10,000 次调用 — $160
• 升级调用（已计入）：4,000 次调用 — $65
• 合计：54,000 次模型调用 — $294

升级成本已含在合计里，不要再重复加上。

$864 减 $294 等于每月节省 $570，API 费用降低约 66%。

这不是「把所有请求都发给最便宜的模型」。复杂工作仍然用更强的模型，常规工作则测试是否有更便宜的方案能同样满足需求。

测试和配置需要时间。但你不必替换整套兼容工具。使用 zltokens，工作负载可以拥有独立的 API key、模型范围和配额，调用按约定规则组织。特定模型的优惠也值得比较。

我会从一个小功能开始，而不是全项目迁移。保留它的验收标准，查看可用的模型和集成路径，然后判断这个改动对这个任务是否有意义。

在 zltokens 上探索模型和 API 配置：https://www.zltokens.com/en/start?utm_source=dev&utm_medium=organic_social&utm_campaign=story2_202609&utm_content=main