成本优化

ScaleOps 成功完成 1.3 亿美元 B 轮融资，旨在通过实时自动化基础设施管理，解决 AI 时代日益严峻的 GPU 短缺和云成本飙升问题。

通过实施基于任务复杂度的分层模型路由策略，结合 DeepSeek、Gemini 和 Claude 等模型，在保证质量的同时大幅降低 LLM API 成本。

深入了解 Amazon Bedrock 的提示词缓存（Prompt Caching）功能。通过减少重复 Token 处理，帮助开发者在使用 Nova 和 Claude 模型时降低高达 90% 的输入成本。

一份面向开发者的实用工程指南，详细探讨如何根据能力、延迟、成本和可控性四大维度选择最匹配的 LLM 模型，避免盲目追求大参数模型的陷阱。