LLM 成本优化

这是一份针对开发者和企业的 2026 年 LLM 成本管理深度指南。通过 Prompt 缓存、模型路由、语义缓存和 Token 压缩等技术，您可以大幅降低 API 开支并提升系统效率。

通过对比 Claude Haiku 3 和 Sonnet 4 的基准测试，本文揭示了如何通过 RAG 和上下文工程让轻量级模型发挥出超越旗舰模型的性能，同时降低 82% 的成本。

深入探讨 Prompt Engineering 中的“礼貌税”现象，并详细介绍如何利用 token-diet 工具大幅减少 Token 消耗，优化 Claude 和 GPT 等模型的运行成本。

本教程详细介绍了如何通过语义缓存、提示词压缩和模型路由等技术手段，将 LLM API 成本降低 73%，并同时提升生成质量。适用于希望优化 OpenAI、Claude 等模型成本的开发者。