AI API 降本 80%：2026 年 8 个实战省钱策略

AI API 的成本问题，很多团队在产品原型阶段完全感知不到——因为每天就几百次调用，月费也就十几块钱。但一旦进入生产环境，用户量上来之后，账单往往会让人措手不及。一个中等规模的 SaaS 产品如果全量请求打到 Claude Sonnet 4.5 上，月费轻轻松松就能到 $3,000 以上。

好消息是，AI API 的优化空间比大多数人想象的要大得多。通过本文介绍的 8 个策略组合使用，实测可以将月度 API 支出降低 80% 甚至更多——而且不需要牺牲输出质量。

先看一个真实场景的前后对比，让你直观感受降本效果有多大。

实战案例：从 $3,150/月降到 $420/月

假设你在运营一个 AI 写作助手产品，日均 1000 万输入 + 500 万输出 token，之前全量使用 Claude Sonnet 4.5。

优化前（全量 Claude Sonnet 4.5）：

项目	计算	月费
输入	300M tokens x $3.00/M	$900
输出	150M tokens x $15.00/M	$2,250
合计		$3,150/月

优化后（路由 + 缓存 + 批处理组合拳）：

策略	流量占比	模型/方式	月费
简单任务路由	70%	Gemini 2.5 Flash	$70
中等任务	20%	Claude Sonnet 4.5 + Prompt Caching	$126
复杂任务	10%	Claude Sonnet 4.5 原价	$135
非实时批处理	上述 30% 走 Batch	再省 50%	-$39
响应缓存命中	约 15% 重复查询	Redis 缓存	-$52
合计			~$420/月

节省：$2,730/月（87%）

这不是理论推算，而是 8 个具体策略叠加后的效果。下面逐个拆解。

策略 1：智能模型路由——立竿见影省 60-70%

这是降本效果最大、实施成本最低的一个策略。核心思路：不是每个请求都需要你最贵的模型。

大多数生产环境中，70% 的请求其实是简单任务——意图分类、内容过滤、格式提取、简单问答。这些任务用 Gemini 2.5 Flash（$0.15/$0.60）或 DeepSeek V3.2（$0.27/$1.10）就能胜任。只有真正复杂的任务才需要升级到 Claude Sonnet 或 GPT-5。

层级	流量占比	推荐模型	输入/输出价格
经济层	70%	Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano	$0.10-0.15 / $0.40-0.60
中端层	20%	Claude Sonnet 4.5 / GPT-4.1	$2.00-3.00 / $8.00-15.00
旗舰层	10%	Claude Opus 4.5 / GPT-5	$1.25-5.00 / $10.00-25.00

Python 实现：基于关键词的简单路由

from openai import OpenAI

# 初始化不同厂商的 client
flash_client = OpenAI(
    api_key="your-google-key",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

sonnet_client = OpenAI(
    api_key="your-anthropic-key",
    base_url="https://api.anthropic.com/v1/"
)

def classify_complexity(user_message: str) -> str:
    """简单的任务复杂度分类器"""
    simple_keywords = ["分类", "提取", "翻译", "摘要", "格式化", "是否"]
    complex_keywords = ["分析", "推理", "对比", "策略", "架构", "优化"]

    message_lower = user_message.lower()
    if any(kw in message_lower for kw in complex_keywords):
        return "complex"
    if any(kw in message_lower for kw in simple_keywords):
        return "simple"
    return "medium"

def route_request(user_message: str, system_prompt: str) -> str:
    complexity = classify_complexity(user_message)

    if complexity == "simple":
        # 70% 的请求走这里——Gemini Flash，$0.15/M 输入
        client = flash_client
        model = "gemini-2.5-flash"
    elif complexity == "medium":
        # 20% 的请求——Claude Sonnet
        client = sonnet_client
        model = "claude-sonnet-4-5-20241022"
    else:
        # 10% 复杂任务——也用 Sonnet，或者升级到 Opus
        client = sonnet_client
        model = "claude-sonnet-4-5-20241022"

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_message},
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

更成熟的方案是用一个小模型（比如 GPT-4.1 Nano）先做一次路由分类，再把请求分发到对应模型。虽然多了一次 API 调用，但 Nano 的价格低到可以忽略（$0.10/M），而路由带来的节省远超这个成本。

想知道不同模型组合下你的月费会是多少？用 AI 模型价格计算器模拟不同路由比例的成本。

策略 2：Prompt Caching——输入成本直降 90%

如果你的每次 API 请求都携带相同的系统提示词（system prompt），Prompt Caching 可以把这部分重复输入的成本砍掉 90%。这是 Anthropic 和 OpenAI 都已经支持的特性，Gemini 也有类似的 Context Caching 机制。

各厂商缓存折扣对比

厂商	缓存写入成本	缓存命中折扣	最低缓存 token 数
Anthropic	基础价 x 1.25	90% off	1,024 tokens
OpenAI	无额外费用	50% off	1,024 tokens
Google	按小时计费	约 75% off	32,768 tokens

Anthropic 的缓存折扣最激进——命中后只收 10% 的输入价格。对于 Claude Sonnet 4.5，这意味着缓存部分的输入成本从 $3.00/M 降到 $0.30/M。

Claude Prompt Caching 代码示例

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 长系统提示词（通常 2000-5000 tokens）
SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的代码审查助手。
你需要按照以下维度进行代码审查：
1. 代码质量和可读性
2. 性能问题
3. 安全漏洞
4. 最佳实践
5. 错误处理
... (省略详细审查标准，实际可能有 3000+ tokens)
"""

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20241022",
    max_tokens=4096,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": SYSTEM_PROMPT,
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 启用缓存
        }
    ],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "审查这段 Python 代码：\n```python\ndef process(data):\n    ...```"}
    ]
)

# 查看缓存效果
print(f"缓存写入 token: {response.usage.cache_creation_input_tokens}")
print(f"缓存命中 token: {response.usage.cache_read_input_tokens}")

OpenAI Prompt Caching（自动生效）

OpenAI 的缓存更简单——不需要额外代码，只要 prompt 前缀相同且超过 1024 tokens，系统会自动缓存并给予 50% 折扣。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# 只要保持 system prompt 一致，OpenAI 自动缓存
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": LONG_SYSTEM_PROMPT},  # 自动缓存
        {"role": "user", "content": user_query}
    ]
)

# 检查缓存命中
usage = response.usage
if hasattr(usage, 'prompt_tokens_details'):
    cached = usage.prompt_tokens_details.cached_tokens
    print(f"缓存命中 token: {cached}")

实际节省计算

以 Claude Sonnet 4.5 为例，system prompt 3000 tokens，每天 1 万次请求：

不缓存： 3,000 x 10,000 x 30 x $3/M = $2,700/月
开启缓存： 首次写入 $3.75/M + 后续命中 $0.30/M = ~$279/月
每月节省：$2,421（90%）

这是所有策略中 ROI 最高的一个——零改动成本，只需要加几行代码。

策略 3：Batch API——非实时任务直接半价

OpenAI 和 Anthropic 都提供了批量 API，对非实时任务给予 50% 折扣。代价是结果不是立刻返回，而是在 24 小时内完成。

适合走 Batch API 的典型场景：

内容审核队列
批量文档翻译
数据标注和清洗
每日/每周报告生成
SEO 内容批量生产

OpenAI Batch API 代码示例

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

# 第一步：准备批量请求文件（JSONL 格式）
requests = []
for i, doc in enumerate(documents):
    requests.append({
        "custom_id": f"doc-{i}",
        "method": "POST",
        "url": "/v1/chat/completions",
        "body": {
            "model": "gpt-5",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "对以下文档生成摘要，不超过 200 字。"},
                {"role": "user", "content": doc}
            ],
            "max_tokens": 500
        }
    })

# 写入 JSONL 文件
with open("batch_input.jsonl", "w") as f:
    for req in requests:
        f.write(json.dumps(req) + "\n")

# 第二步：上传文件
batch_input = client.files.create(
    file=open("batch_input.jsonl", "rb"),
    purpose="batch"
)

# 第三步：创建批量任务
batch = client.batches.create(
    input_file_id=batch_input.id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"  # 24 小时内完成
)

print(f"批量任务 ID: {batch.id}")  # 轮询 batch.status 直到完成

Anthropic Message Batches

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 创建批量请求
batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": f"task-{i}",
            "params": {
                "model": "claude-sonnet-4-5-20241022",
                "max_tokens": 1024,
                "messages": [{"role": "user", "content": text}]
            }
        }
        for i, text in enumerate(texts)
    ]
)

# 等待完成后获取结果
results = client.messages.batches.results(batch.id)

批量价格对比

模型	标准输入/输出	批量输入/输出	节省
GPT-5	$1.25 / $10.00	$0.625 / $5.00	50%
Claude Sonnet 4.5	$3.00 / $15.00	$1.50 / $7.50	50%
GPT-4.1	$2.00 / $8.00	$1.00 / $4.00	50%
Claude Haiku 4.5	$1.00 / $5.00	$0.50 / $2.50	50%

一个容易被忽略的点：Batch API 可以和 Prompt Caching 叠加使用。也就是说，你可以在批量请求中也享受缓存折扣，两个折扣叠加后输入成本可以降到原价的 5%。

策略 4：选对厂商——同等质量，价格差 10 倍

2026 年的 AI API 市场有一个残酷的现实：不同厂商的经济型模型在大多数任务上差距不大，但价格可以差 10 倍甚至更多。

经济型模型横向对比

模型	输入价格	输出价格	上下文	综合性价比
GPT-4.1 Nano	$0.10	$0.40	1M	极致低价 + 百万上下文
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	1M	免费额度 + 百万上下文
Mistral Small 3.1	$0.20	$0.60	128K	欧洲合规友好
DeepSeek V3.2	$0.27	$1.10	128K	中文能力最强
GPT-5 Mini	$0.25	$2.00	400K	继承 GPT-5 能力

关键结论： GPT-4.1 Nano（$0.10/$0.40）和 Gemini 2.5 Flash（$0.15/$0.60）是 2026 年纯文本任务的最低价选择，而且都支持百万级上下文。如果你的主要场景是中文，DeepSeek V3.2 在理解和生成质量上有优势，$0.27 的输入价格也足够便宜。

不同场景最优模型

场景	最优选择	原因
意图分类 / 内容过滤	GPT-4.1 Nano	$0.10，最便宜
中文摘要 / 翻译	DeepSeek V3.2	中文质量最好，$0.27
长文档处理	Gemini 2.5 Flash	$0.15 + 1M 上下文
代码生成 / 审查	Claude Sonnet 4.5	代码质量最高
复杂推理 / 分析	GPT-5 / Claude Opus 4.5	旗舰级能力
个人项目原型	Gemini 2.5 Flash（免费层）	完全免费

Gemini 的免费额度值得特别提一下：2.5 Flash 每分钟 500 次免费请求，不限日用量。对于原型开发和个人项目，这意味着完全零成本。其他厂商都没有这种持续免费的政策。

用 AI 模型价格计算器输入你的实际日均 token 用量，一键对比所有模型的月费。

策略 5：优化 Prompt 长度——每减少 1000 token 都是钱

Token 是 API 计费的基本单位，更短的 prompt 直接等于更低的成本。很多开发者写完 prompt 就直接上线了，从来没有做过长度优化。实际上，经过系统优化的 prompt 通常可以比初稿短 30-50%，同时保持甚至提升输出质量。

具体优化手法

1. 精简系统提示词

# 优化前（287 tokens）：
你是一个专业的客户服务助手。你的职责是回答用户关于我们产品的问题。
你需要保持友好和专业的态度。当你不确定答案时，请诚实地告诉用户
你不知道，而不是编造信息。请用中文回答所有问题。回答应该简洁明了，
不要超过 200 字。如果用户的问题涉及退款政策，请参考以下退款规则...

# 优化后（156 tokens）：
角色：产品客服。规则：(1)中文回答 (2)不确定就说不知道 (3)限200字内。
退款政策：...

2. 压缩 Few-shot 示例

# 优化前（每个示例 ~150 tokens，5 个 = 750 tokens）：
示例 1：
  用户输入："我想退货"
  分类结果："退货退款"
  解释：用户明确表达了退货意愿，属于退货退款类别。

# 优化后（每个示例 ~30 tokens，5 个 = 150 tokens）：
示例：
  "我想退货" -> 退货退款
  "运费多少" -> 物流咨询
  "打折吗" -> 优惠活动

3. 使用 max_tokens 限制输出

# 如果你只需要短回复，设置 max_tokens 可以避免模型生成冗长输出
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[...],
    max_tokens=200  # 限制输出长度，减少输出 token 花费
)

节省估算

以 Claude Sonnet 4.5、每天 1 万次请求为例：

优化项	减少 token 数	月省
系统提示词精简	-1,500 tokens/请求	$1,350
Few-shot 压缩	-600 tokens/请求	$540
输出长度限制	-300 tokens/请求	$1,350
合计		$3,240/月

在发送请求之前，用 AI Token 计算器测量你的 prompt 实际消耗多少 token。很多时候你以为的”短 prompt”实际上比想象中长得多。

策略 6：使用结构化输出——减少无效 output tokens

当你需要模型返回结构化数据时（分类结果、实体提取、JSON 格式），使用 JSON Mode 或 Structured Output 可以有效减少输出 token 数。模型不再需要写”根据分析，这段文本的分类结果是…”这样的废话，直接返回紧凑的 JSON。

OpenAI Structured Output 示例

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel

client = OpenAI()

class SentimentResult(BaseModel):
    sentiment: str  # "positive", "negative", "neutral"
    confidence: float
    key_phrases: list[str]

response = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "分析用户评论的情感倾向。"},
        {"role": "user", "content": "这个产品质量很好，但物流太慢了"}
    ],
    response_format=SentimentResult
)

result = response.choices[0].message.parsed
# 输出：SentimentResult(sentiment="mixed", confidence=0.85, key_phrases=["质量很好", "物流太慢"])

Claude JSON Mode 示例

import anthropic, json

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20241022",
    max_tokens=256,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": '提取以下文本中的人名和地名，以 JSON 格式返回 {"people": [...], "places": [...]}：\n\n张三上周去了北京出差，在那里见了李四。'
        }
    ]
)
# 输出约 30 tokens，而非结构化情况下可能 100+ tokens

对比：自由文本 vs JSON 输出

输出方式	典型输出	Token 数
自由文本	”根据分析，这段评论的情感倾向是偏正面的。主要的正面因素是用户提到了产品质量好，负面因素是物流速度慢。整体评分约为…”	~80 tokens
JSON 结构化	`{"sentiment":"mixed","confidence":0.85,"key_phrases":["质量很好","物流太慢"]}`	~25 tokens

输出 token 通常比输入 token 贵 3-5 倍（Claude Sonnet 的输出价 $15/M 是输入价 $3/M 的 5 倍），所以减少输出 token 的性价比非常高。

策略 7：响应缓存——重复查询零成本

很多应用中存在大量完全相同或高度相似的查询。比如电商客服场景中，“你们支持几天内退货？""退货政策是什么？“这类问题可能占总查询量的 10-20%。对这些重复查询做应用层缓存，可以直接省掉这部分的 API 调用成本。

Redis 缓存实现

import hashlib
import json
import redis

redis_client = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
CACHE_TTL = 3600  # 缓存 1 小时

def get_cache_key(model: str, messages: list) -> str:
    """基于模型和消息内容生成缓存 key"""
    content = json.dumps({"model": model, "messages": messages}, sort_keys=True)
    return f"llm:{hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()}"

def cached_completion(model: str, messages: list, **kwargs) -> str:
    cache_key = get_cache_key(model, messages)

    # 检查缓存
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)

    # 缓存未命中，调用 API
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        **kwargs
    )
    result = response.choices[0].message.content

    # 写入缓存
    redis_client.setex(cache_key, CACHE_TTL, json.dumps(result))
    return result

语义缓存：更进一步

精确匹配缓存只能命中完全相同的查询。如果你想缓存语义相似的查询（比如”退货政策”和”怎么退货”命中同一个缓存），可以用 embedding 做语义缓存：

import numpy as np

def semantic_cache_lookup(query: str, threshold: float = 0.95) -> str | None:
    """基于语义相似度的缓存查找"""
    query_embedding = get_embedding(query)  # 用便宜的 embedding 模型

    # 在缓存的 embedding 中搜索最相似的
    for cached_key, cached_embedding in embedding_cache.items():
        similarity = np.dot(query_embedding, cached_embedding)
        if similarity > threshold:
            return redis_client.get(cached_key)

    return None

缓存命中率参考

应用类型	典型缓存命中率	月省比例
客服问答	15-30%	15-30%
内容分类	20-40%	20-40%
代码补全	5-10%	5-10%
创意写作	2-5%	2-5%

缓存策略的 ROI 取决于你的业务类型。高重复率的场景（客服、FAQ、分类）收益最大。

策略 8：监控和预算设置——防止意外账单

所有优化策略都需要监控来验证效果。更重要的是，预算上限可以防止开发测试阶段的意外消费——尤其是接入推理模型（o3、DeepSeek R1）的初期，token 消耗可能比你预期的高 5-10 倍。

OpenAI 用量监控

import openai

# 设置月度预算上限（在 OpenAI Dashboard 中操作）
# platform.openai.com/account/billing/limits

# 代码层面的消费跟踪
def track_usage(response, model: str):
    """跟踪每次请求的 token 消耗和成本"""
    usage = response.usage
    input_tokens = usage.prompt_tokens
    output_tokens = usage.completion_tokens

    # 根据模型计算成本
    PRICING = {
        "gpt-5": {"input": 1.25, "output": 10.00},
        "gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00},
        "gpt-4.1-nano": {"input": 0.10, "output": 0.40},
    }

    if model in PRICING:
        cost = (
            input_tokens * PRICING[model]["input"] / 1_000_000 +
            output_tokens * PRICING[model]["output"] / 1_000_000
        )
        # 写入监控系统（Prometheus、Datadog 等）
        log_cost(model=model, cost=cost, input_tokens=input_tokens,
                 output_tokens=output_tokens)
        return cost
    return 0

Anthropic 用量追踪

def track_anthropic_usage(response):
    """追踪 Anthropic API 使用情况，包括缓存效果"""
    usage = response.usage
    print(f"输入 token: {usage.input_tokens}")
    print(f"输出 token: {usage.output_tokens}")

    if hasattr(usage, 'cache_creation_input_tokens'):
        print(f"缓存写入: {usage.cache_creation_input_tokens}")
        print(f"缓存命中: {usage.cache_read_input_tokens}")

预算告警配置建议

告警级别	触发条件	动作
提醒	日消费达预算 70%	发通知
警告	日消费达预算 90%	降级到经济模型
硬限	月消费达上限	停止非核心调用

所有主流厂商（OpenAI、Anthropic、Google）都在控制台提供了消费上限和告警设置。上线前先设好硬限额，这是最基本的安全网。

8 个策略叠加效果汇总

策略	实施难度	单独节省	适用场景
1. 智能模型路由	中	60-70%	所有多模型场景
2. Prompt Caching	低	50-90%	固定系统提示词
3. Batch API	低	50%	非实时任务
4. 选对厂商	低	30-80%	新项目选型
5. 优化 Prompt 长度	中	20-40%	所有场景
6. 结构化输出	低	15-30%	分类/提取任务
7. 响应缓存	中	10-30%	高重复率场景
8. 监控和预算	低	防止超支	所有场景

实际效果取决于你的具体业务。一般来说，策略 1（路由）+ 策略 2（缓存）+ 策略 3（批处理） 三个组合就能覆盖 80% 的降本空间。剩下的策略是锦上添花。

开始行动：3 步降本路线图

第一步：摸清现状（1 天）

用 AI Token 计算器测量你当前的 prompt 长度和 token 消耗。在 AI 模型价格计算器中输入实际用量，算出当前月费和各模型的替代成本。

第二步：实施快速优化（1 周）

先上效果最大、改动最小的：

开启 Prompt Caching（加几行代码）
非实时任务切换到 Batch API
简单任务路由到经济型模型

第三步：持续优化（长期）

建立 token 消耗和成本监控仪表板
定期（每季度）评估新模型和新价格
优化 prompt 长度，测试结构化输出效果

AI API 的价格还在持续下降——2026 年初的价格比 2025 年中又便宜了一大截。保持关注各厂商的定价变化，及时调整你的模型选择和路由策略。

相关工具和资源：

AI 模型价格计算器 — 25+ 模型月费在线对比
AI Token 计算器 — 精确计算 prompt 的 token 数和成本
AI API 价格对比 2026 — 全部 7 大厂商完整定价表
DeepSeek API 价格指南 — V3.2 仅 $0.27，附代码示例和迁移教程
Claude API 价格指南 2026 — Opus/Sonnet/Haiku 对比，Prompt Caching 省 90%
OpenAI API 定价指南 2026 — GPT-5 $1.25/M、GPT-4.1、o3，批量 API 半价
Google Gemini API 定价指南 2026 — Gemini 2.5 Pro $1.25/M、Flash $0.15/M，免费额度详解
AI API 速率限制对比 — 各厂商 TPM/RPM 限制和等级制度
自建大模型 vs API 成本对比 — GPU 成本 vs API 成本，盈亏平衡分析
AI 结构化输出指南 — 用 JSON 结构化输出减少 output token 消耗
Gemini 3.1 Pro 价格指南 — $1.25/M，ARC-AGI-2 77.1%，百万级上下文
GPT-5.3 Codex 价格指南 — $2/M，Agent 编程，200K 上下文，32K 输出

实战案例：从 $3,150/月 降到 $420/月