调AI接口怎么省钱三个最基本的省钱方法按任务类型选模型、用级联路由自动判断复杂度、开启语义缓存避免重复计费。代码直接用成本数据有对比。具体说就是简单问答用旗舰模型是浪费。不同模型价格差很大| 模型 | 输入/1M tokens | 输出/1M tokens|| DeepSee V4Flash | ¥3.5 | ¥21 ||GLM-5.2 | ¥35 | ¥175 |简单问题用旗舰模型是浪费。按任务选模型| 任 务 | 推荐 || 简单问答、分类 | DeepSeek Flash || 代码生成、复杂推理| GLM-5.2 || 长文档 | Kimi K2.6 || 中文创作 | GLM-5.2、Kimi |级联路由先用便宜模型判断复杂度简单问题直接答复杂问题转旗舰。pythondef cascade_route(message):# 第一层判断复杂度 judge client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4-flash, messages[{ role: system, content: 判断复杂度只回复 simple 或 complex }, {role: user, content: message}], max_tokens10, temperature0 ) complexity judge.choices[0].message.content.strip().lower() # 第二层按复杂度路由 if simple in complexity: return client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4-flash, messages[{role: user, content: message}] ), fast else: return client.chat.completions.create( modelglm-5.2, messages[{role: user, content: message}] ), premium成本对比1000次调用70%简单 30%复杂全用旗舰1000 × ¥0.17 ≈ ¥170级联路由700 × ¥0.003 300 × ¥0.17 ≈ ¥53省约68%语义缓存重复问题不重复计费。Dashboard里打开就行不用改代码。总结| 方法 | 省钱幅度| 难度||按任务选模型| 20-40% | 低 || 级联路由 | 60% | 中 || 语义缓存 | 50% | 低 |相信每一个都有自己的使用习惯这篇文章简单总结通用的一般性原则希望有省钱秘诀的小伙伴一起来分享
