💰 Cost Optimization（成本优化）
让Agent省钱不省效果——聪明地花每一分钱
📖 定义
"每天$2.4的API费用，一个月就是$72。一年就是$864。如果你有10个Agent呢？成本优化不是可选项，是必选项。"
Cost Optimization（成本优化）是通过智能模型选择、Token压缩、缓存策略、请求合并等技术，降低AI Agent运行成本的系统性方法。在Agent大规模部署的场景下，成本优化可以带来数倍的费用节省。
🎮 周星驰式比喻：成本优化就像买菜——你不会用买龙虾的钱去买白菜（用GPT-4o处理简单任务）。你也不会买一堆菜放冰箱里烂掉（发送不必要的Token）。聪明的Agent会像精打细算的主妇一样，用最少的钱做出最好吃的饭。
📊 省钱策略
1. 智能模型选择
节省 60-80%
通过任务分级选择合适的模型
# 任务分级路由
cost_routing:
simple: # 简单任务 → 便宜模型
model: "gpt-4o-mini"
cost: "$0.15/1M tokens"
examples: ["翻译", "格式化", "分类"]
moderate: # 中等任务 → 中端模型
model: "claude-haiku-3.5"
cost: "$0.25/1M tokens"
examples: ["摘要", "分析", "问答"]
complex: # 复杂任务 → 高端模型
model: "gpt-4o"
cost: "$5/1M tokens"
examples: ["代码生成", "推理", "创作"]2. Token优化
# Token 优化策略
token_optimization:
prompt_compression: true # 压缩系统提示词
context_truncation: true # 截断过长上下文
response_limit: 2048 # 限制输出长度
cache_enabled: true # 启用语义缓存
batch_requests: true # 批量合并请求3. 缓存策略
💾 语义缓存
相似问题直接返回缓存结果，节省API调用
📦 结果缓存
工具调用结果缓存，避免重复执行
🔄 增量更新
只发送变化的部分，减少Token消耗
📊 用量预算
设置每日/每月预算上限，超限自动降级
🎯 最佳实践
- 任务分级：简单任务用小模型，复杂任务用大模型
- Prompt精简：去除冗余指令，压缩系统提示词
- 上下文管理：只保留必要的对话历史
- 缓存利用：对重复查询启用语义缓存
- 预算控制：设置成本告警和自动降级
- 定期审计：分析成本构成，找出优化空间