Как сократить расходы на AI API: практические методы
Техники оптимизации токенов и кеширования, которые снижают расходы на LLM в 2–5 раз.
Стоимость AI API зависит от количества токенов — единиц текста, которые модель обрабатывает. Оптимизация: сокращайте системный промпт (убирайте лишние слова, не меняя смысл), используйте кеширование ответов для одинаковых вопросов, выбирайте более дешёвую модель для простых задач (GPT-4o Mini вместо GPT-4o — в 30 раз дешевле).
Кеширование: если 20–30% вопросов повторяются (а это типично для FAQ), кешируйте ответы в базе данных. Повторный вопрос — ответ из кеша без вызова API. Это экономит 20–30% расходов при высоком потоке.
Гибридная стратегия: маршрутизатор определяет тип вопроса. Простые (FAQ) → правило или кеш. Средние → дешёвая модель. Сложные → дорогая модель. Такой подход снижает средний расход на запрос в 3–5 раз при сохранении качества на нужном уровне.