顺序很关键
常见的降本手段有四类：**缓存**、**批处理**、**路由（大小模型分工）**、**提示词瘦身**。它们的性价比与风险完全不同，建议按下面的顺序做：
第一步：缓存（收益最大、风险最小）
先回答一个统计问题：**你的请求里有多少是重复或高度相似的？**
批量任务里这个比例常常高得惊人（同一段模板、同一批分类标签）。
⚠️ 缓存最容易踩的坑：**把带时效性的问题缓存了**（价格、库存、新闻）。这类要么设短过期，要么不缓存。
第二步：批处理（摊薄固定开销）
把能并行的小请求合成一次调用（或交给支持异步批量的接口），可以显著提高吞吐、降低成本。
前提是任务**互不依赖**；如果任务 B 需要任务 A 的结果，合批只会让错误传播得更快。
第三步：路由（大小模型分工）
只有前两步做完，路由才有意义：
路由最容易伤质量的地方是**没有兜底**：小模型答错时没有人发现。建议对分流结果做**抽样复核**（例如 2% 人工看，或大模型抽检）。
第四步：提示词瘦身
删掉冗余说明、重复示例、无效约束——这部分省的是输入 token，通常占比不大，但零风险。
不建议用的两种「省法」
一个可执行的降本清单
1. 统计重复率，做精确缓存（含模型与提示词版本）；
2. 统计平均输入/输出长度，找出最贵的 10% 请求；
3. 对这 10% 做路由或提示词瘦身；
4. 每次只改一项，用**同一批真实请求**回归正确率与成本；
5. 建立**成本与质量的看板**——只盯成本会不知不觉把质量赔进去。