<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>模型路由 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%B7%AF%E7%94%B1/</link><description>Recent content in 模型路由 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 30 Sep 2026 11:32:51 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%B7%AF%E7%94%B1/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型 API 成本优化：缓存、模型路由与提示词压缩实战</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-30-llm-cost-optimization/</link><pubDate>Wed, 30 Sep 2026 11:32:51 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-30-llm-cost-optimization/</guid><description>&lt;p>AI 功能刚上线时，调用量不大，成本还不明显。随着用户增长、功能增多，很多团队会突然发现每月的 API 账单已经成为一笔不小的开支。&lt;strong>大模型成本优化的空间往往比想象中大，而且很多优化并不会牺牲效果。&lt;/strong> 关键是先看清钱花在了哪里，再有针对性地采取措施。&lt;/p>
&lt;h2 id="第一步分析成本构成">第一步：分析成本构成&lt;/h2>
&lt;p>在优化之前，先建立成本的可观测性：&lt;/p></description></item></channel></rss>