使用智能路由降低LLM API成本：实用指南

为了降低 LLM API 成本，团队需要一个比将每个请求发送到同一个高级模型更好的默认选项。大多数生产流量是混合的。一些提示需要深度推理、严格的指令遵循或代码生成。其他则需要短分类、重写、提取或简单的回忆。.

当每个请求都使用最昂贵的模型时，简单的工作会悄悄地消耗预算。智能路由通过将每个请求匹配到能够可靠完成任务的最低成本模型来解决这个问题，同时将更强大的模型保留给真正需要它们的任务。.

ShareAI 为团队提供一个包含150多个模型的API，具有市场可见性、路由和故障转移选项。这使得成本控制不再是硬编码单一供应商，而是设计适合工作负载的路由策略。.

为什么一个高级模型会提高LLM API成本

昂贵的模式很简单：您的应用程序将每个提示都视为困难任务。.

像“列出三个Python框架”的请求和“设计一个多租户SaaS数据库架构”的请求不应该自动遵循相同的模型路径。第一个是简短、可预测且低风险的。第二个需要更强的推理能力、更多的上下文和谨慎的结构。.

这种差异在规模上会加剧。简单的提示可能占据每日流量的大部分。较长的对话历史、重复的系统提示、重试和冗长的输出可能会进一步扩大成本差距。.

目标不是用廉价的响应取代质量。目标是停止为那些较小模型可以在您的质量阈值内完成的工作支付前沿模型的价格。.

智能路由如何帮助降低LLM API成本

智能路由在您的应用程序和模型请求之间添加了一个决策层。在提示到达模型之前，路由器会评估任务类型、推理深度、上下文长度、预期输出结构、延迟需求和成本限制等信号。.

从那里，路由可以将低复杂度的提示发送到较小的模型，将复杂的提示发送到更强大的模型。您的团队控制候选池，因此路由器会从您已批准的模型中进行选择。.

• 简单分类可以使用低成本模型。.
• 代码生成可以使用更强大的模型。.
• 长上下文分析可以使用具有合适上下文窗口的模型。.
• 低置信度分类可以回退到更安全的路由。.
• 提供者错误可能会触发备份模型，而不是导致工作流程失败。.

在一个小型混合工作负载基准测试中，分层路由相比将每个请求发送到高级模型，降低了82%的成本，同时平均质量评分变化不到十分之一。这一结果应被视为方向性示例，而非普遍保证。节省取决于您的流量组合、提示长度、输出长度、模型价格以及路由策略对请求分类的准确性。.

何时适合使用智能路由

当您的工作负载同时包含简单和复杂请求时，智能路由最为有用。支持助手、内部AI门户、文档工作流程、编码工具、CRM数据丰富和AI搜索体验通常符合这一模式。.

当每个请求几乎完全相同时，可能不值得添加路由器。如果一个高流量工作流程仅执行短分类，并且一个低成本模型始终满足质量标准，那么直接路由可能更简单。.

在另一端也是如此。如果每个请求都需要高级推理、严格的工具使用或敏感领域输出，路由器可能大多数时候会选择一个更强大的模型。在这种情况下，真正的优化可能是提示设计、缓存或批处理，而不是模型切换。.

一个实用的路由策略

从小处着手。选择一些常见任务类型，并定义每种任务的路由方式。初始路由策略可能会将事实回答、提取、重写、代码生成、长篇分析和结构化数据创建分开。.

工作负载类型	路由方法	需要监控的内容
简单、可预测的提示	低成本模型	准确性、输出格式、延迟
混合简单和复杂提示	智能路由通过已批准的模型	选定模型、每任务成本、质量评分
复杂的重推理型提示	默认更强的模型	完成质量、重试率、输出长度
后台处理	尽可能批量处理	完成窗口、部分失败、单位成本

然后针对实际生产提示测试策略。不要仅依赖于合成示例。测量成本、延迟、选定模型、用户可见质量、回退率和按任务类型的失败模式。.

您可以使用 探索 AI 模型 用于比较市场信号，然后使用 ShareAI文档 用于围绕一个API计划您的集成，而不是单独的特定提供商路径。.

对重复上下文使用缓存

路由选择正确的模型。缓存减少重复输入工作。.

当许多请求共享相同的前缀时，提示缓存非常有用：系统提示、政策手册、产品目录、知识库、工具说明或长对话设置。OpenAI的 提示缓存文档 描述了如何通过重复的提示前缀降低符合条件请求的延迟和输入令牌成本。.

实际规则是将稳定内容放在提示的开头，将可变的用户内容放在后面。开头的微小变化可能会破坏缓存重用。跟踪缓存命中率、缓存令牌、最低令牌阈值、过期窗口以及提供商的任何缓存写入成本。.

在重试变得昂贵之前添加回退机制

重试可能会悄悄增加支出。如果提供商受到速率限制、速度慢或不可用，反复调用同一端点可能会增加延迟并产生更多计费尝试，而不会改善用户体验。.

回退路径在定义的失败条件后将请求发送到兼容的备用模型或提供商。这不仅是一种可靠性模式，也是一种成本控制模式，因为每次失败都会遵循计划的恢复路径，而不是变成不受控制的重试。.

选择具有兼容上下文限制、输出格式、工具行为和结构化输出支持的回退机制。跟踪回退触发的时间、完成请求的模型以及备用路径是否保持所需质量。.

将异步工作转移到批处理

某些AI工作不需要实时响应。模型评估、文档补充、CRM丰富、内容分类和隔夜报告生成通常可以异步运行。.

当提供商提供折扣的异步执行时，批处理可以降低成本。OpenAI的 批处理API文档 描述了针对符合条件工作负载的折扣处理以及更长的完成窗口。.

一个好的生产分配很简单：将面向用户的交互保留在实时路径上，将后台工作转移到批处理路径上，只要完成窗口是可接受的。分配稳定的请求ID，以便结果可以匹配回原始记录，并处理部分失败而无需重新运行整个任务。.

上线后需要监控的内容

路径上线后，成本优化并未结束。模型价格会变化，提供商可用性会变化，随着用户采用新功能，应用流量也会变化。.

• 每次请求的成本、任务类型、工作空间和客户。.
• 为每个路由请求选择的模型和提供商。.
• 延迟、超时率、重试率和回退率。.
• 来自评估或人工审核的质量评分。.
• 提示长度、输出长度和缓存命中率。.
• 路由信心较低或错误的情况。.

最好的路由系统以正确的方式保持无趣。它们使模型选择可见，将支出与实际工作负载复杂性挂钩，并为团队提供一种受控的方式，以便随着模型、价格和使用模式的变化进行调整。.

从一个 API 和一个较小的模型池开始。

您不需要在第一天就设置复杂的路由。先从一个小型批准池开始：一个低成本模型用于简单工作，一个强大的模型用于复杂工作，以及一个回退路由用于可靠性。只有当数据显示真正需要时才扩展。.

使用 ShareAI，团队可以测试模型 操场, ，在模型市场中比较选项，并通过一个 API 集成。这为开发人员提供了一种更简洁的方式来降低 LLM API 成本，而无需将每个工作流锁定到单一提供商或单一模型层级。.