API调用 on AI 观察

大模型 API 成本优化：缓存、模型路由与提示词压缩实战

Wed, 30 Sep 2026 11:32:51 +0800

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。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。 关键是先看清钱花在了哪里，再有针对性地采取措施。

第一步：分析成本构成

在优化之前，先建立成本的可观测性：

Temperature、Top-p 怎么调？大模型采样参数实用指南

Sat, 22 Aug 2026 14:57:34 +0800

调用大模型 API 时，除了提示词，还有一组经常被忽略的参数：temperature、top_p、top_k、频率惩罚等。它们控制的是模型如何从候选词中挑选下一个 Token。同样的提示词，参数不同，输出可能从稳定严谨变成天马行空。理解这些参数，是把提示词效果调稳定的基础功。

大模型 API 调用入门：从第一次请求到生产环境的必备实践

Thu, 30 Jul 2026 20:38:01 +0800

在网页上和 AI 聊天很方便，但要把 AI 能力集成到自己的产品、脚本或工作流中，就需要通过 API 调用大模型。大多数主流模型服务的 API 设计思路相近，掌握基本概念后，切换不同服务商的成本并不高。 本文介绍从第一次请求到生产环境需要了解的核心知识。具体的接口地址、参数名称和模型名称，请以所用服务商的官方文档为准。