·tian
LLM 路由与模型级联：如何在不牺牲质量的情况下降低 AI 成本
将每个查询都交给顶级模型处理是团队在 AI 上超支最常见的原因。LLM 路由和模型级联可以在保持 95% 质量的同时降低 45–85% 的成本 —— 本文将介绍这些模式在生产环境中的实际运作方式。
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·tian
生产级 LLM 应用的 Token 预算策略
一份关于在生产级 LLM 系统中管理 Token 预算的实用指南 —— 涵盖了上下文腐烂、分级分配、摘要处理、KV 缓存利用以及防止 Agent 静默失败的中间层。
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+1·tian
LLM 路由：如何停止为简单查询支付顶级模型的昂贵价格
将每个查询都发送给你最昂贵的模型，所花费的成本比实际需要的高出 27 倍。本指南提供了一份实用的 LLM 路由策略指南——包括基于规则、分类器和级联路由——并附带真实的基准测试数据以及可能遇到的故障模式。
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+1·tian
Prompt Caching：将 LLM 成本降低 90% 的优化方案
一份通过 Prompt Caching 将 LLM API 成本降低 60–90% 的实用指南 —— 涵盖 Anthropic 和 OpenAI 的前缀缓存、静默降低命中率的并行执行陷阱，以及用于生产工作负载的多层缓存架构。
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