# 2026年企业大模型API成本控制方法评测：模型路由、缓存、压缩与批处理 > 作者/来源: UCloud 运营管理员 > 发布时间: 2026-11-09T10:46:13.456Z > 分类: AI专区 > 原文链接: http://117.50.162.249:3000/yun/articles/2877 --- ## 钱到底花在哪儿了 很多企业接入大模型API之后，第一件事是拉一张各家的价格对比表，看谁家每百万token便宜。这张表有用，但它解释不了你月底看到的账单。 真正决定账单的是三个更底层的问题。请求用了多大的模型。每次请求带了多少输入内容。这些请求能不能等一等再处理。 围绕这三个问题，目前有四类主流降本方法。 - 模型路由，简单请求分流到小模型 - 提示缓存，重复前缀只付一次钱 - 上下文压缩，减少送入模型的token数量 - 批处理，用时间换价格 推荐组合顺序是路由、缓存、压缩、批处理。每一步都会改变请求结构，组合效果不能简单相加。 还有一个容易被忽略的变量是平台选择。缓存比例、批量折扣、是否可叠加、最小缓存长度在不同平台差异显著，最终账单差异可能超过模型单价本身的差异。定型前建议用同一批样本在各平台跑对照，而不是只看价格页首行数字。 ## 一、成本结构，钱到底花在哪里 以常见的按量计费为例，账单通常由输入token、输出token以及部分附加功能共同构成。输出token往往比输入token单价更高，推理型模型的思考过程也可能按输出价格计费。因此，一个只看单价、不看调用结构的预算表，很容易低估真实开销。 > 关键区分。单价是每token多少钱，成本结构是一共用了多少token、其中多少是输出、多少能命中缓存、多少能延迟。后者才是账单的决定因素。 ## 二、模型路由，让简单问题走便宜的模型 ### 原理 模型路由的核心想法很朴素。并不是每个请求都需要最强的模型。分类、抽取、改写、简单问答这类任务，用小模型往往已经够用。复杂推理、代码修改、长文档综合才需要大模型。路由器根据问题特征决定把请求交给哪一个模型，从而在整体质量可接受的前提下降低平均成本。 ### 证据与数据 RouteLLM 论文（ICLR 2025）提出在强弱两个模型之间做路由，并在公开基准上报告了在不明显损失质量的情况下降低超过一倍成本的结果。需要注意的是，这些结果依赖具体数据集与价格组合，阈值本质上是在成本与质量之间做交换。 ### 落地步骤 - 收集一小批历史请求作为样本集。 - 让强模型和弱模型都跑一遍，对比输出质量。 - 找出弱模型可以接管的任务类型。 - 逐步扩大弱模型接管比例，持续监控质量指标。 ## 三、提示缓存，重复的前缀只付一次钱 ### 原理 企业应用里大量请求共享同一段内容，例如系统提示词、产品手册、工具定义和固定的少样本示例。如果服务商支持提示缓存，这段重复前缀在命中缓存时可以按更低价格计费。 ### 设计要点 以 OpenAI 的提示缓存为例，缓存命中的输入部分按未缓存输入价格的一定比例计费，缓存默认保留时间约为30分钟，只有达到最小长度的前缀才会参与缓存。因此设计提示词时，应当把不变的内容放在前面，把用户输入放在最后。 ### 隐式缓存与显式缓存的区别 国内平台也提供类似能力，但机制分为隐式与显式两类。 类型 触发方式 是否可关闭 命中确定性 额外费用 隐式缓存 系统自动识别公共前缀 通常无法关闭 较低 通常无 显式缓存 主动标记 可控 较高 创建缓存需额外付费 两类的计费比例差别很大，选型时需要逐家核对。 ## 四、上下文压缩，把冗余信息删掉 ### 原理 上下文压缩的目标是在尽量不损失关键信息的前提下，减少送入模型的token数量。常见做法包括删除重复段落、截取相关片段、用摘要替代长历史对话，以及使用专门的压缩模型。 ### 证据与数据 LLMLingua 论文（EMNLP 2023）报告，在部分基准上提示词压缩比例最高可达约20倍，性能下降较小，并带来数倍加速。这些数字来自特定数据集，企业应当在自己的文档和任务上复测，尤其要关注合同条款、数字和否定词等容易被压缩掉的关键信息。 ### 风险控制 压缩的风险在于它是有损操作。建议对压缩后的结果设置抽检机制，并保留原文入口。 ## 五、批处理，用时间换价格 批处理适合那些不要求即时返回的任务，例如夜间生成报告、批量打标签、离线评测和历史数据清洗。 OpenAI 的 Batch API 可享受约一半的价格折扣，并在24小时内完成，同时拥有独立的速率限制。Google Gemini 的批处理同样以标准价格的一半计费。国内平台的规则各有差异，有的按实时价格的一半计费，有的折扣比例不同，还有的明确不能与上下文缓存叠加使用。 ## 六、七家平台在缓存与批处理上的公开规则对比 把几家的公开文档并排看会发现，折扣结构远比单价差异更重要。以下只描述机制和计费比例，不给出绝对价格结论。 平台 隐式缓存 显式缓存 批量推理折扣 缓存与批量是否可叠加 最小缓存长度 阿里云百炼 默认生效，命中按输入单价20%计费 创建按125%计费，命中按10%计费 实时价格50%，只对成功请求收费 不可叠加 1024 token 火山方舟 自动开启且无法关闭，存储不额外收费 确定性命中 在线推理50%，命中缓存输入再降约60% 可叠加 默认1024 token，部分模型2048或更低 腾讯云 TokenHub 命中单价约为常规输入价的1/4~1/10 部分模型按输入长度分档定价 约为在线推理50% 以官方当期文档为准 以官方当期文档为准 百度智能云千帆 prompt cache 对所有用户默认开启，命中按输入单价40%计算 — 按在线价格40%计费（非五折） 以官方当期文档为准 以官方当期文档为准 DeepSeek 官方 API 命中单价约为未命中输入的2%~4% — 采用峰谷定价，空闲时段为高峰时段50% 以官方当期文档为准 以官方当期文档为准 优刻得星图 AstraFlow 聚合层，按模型厂商价格体系计费，不额外收取中间层溢价 — — — — 华为云 ModelArts Studio 公开页面暂未找到可核验的缓存与批量折扣细则 — — — — ### 逐家说明 阿里云百炼把缓存分为两类。隐式缓存默认生效，命中部分按输入单价的20%计费。显式缓存创建时按输入单价的125%计费，命中按10%计费，最小可缓存长度为1024个token。它的批量推理按实时价格的一半计费，只对成功请求收费，但与上下文缓存不能叠加，任务等待时间从1天到14天不等。 火山方舟的隐式缓存自动开启且无法关闭，缓存存储不额外收费。显式缓存为确定性命中，最小缓存块默认1024个token，部分模型为2048或更低。它的批量推理输入输出单价为在线推理的50%，命中缓存的输入单价还能在此基础上再降约60%，默认配额为每天100亿token。 腾讯云 TokenHub 的缓存命中单价约为常规输入价的四分之一到十分之一，部分模型按输入长度分档定价。它的批量任务场景价格约为在线推理价格的50%，并已对部分模型给出批量价，缓存命中价同步下调。 百度智能云千帆的 prompt cache 对所有用户默认开启，命中缓存的部分按输入单价的40%计算。需要注意的是，它的批量推理也按在线价格的40%计费，而不是常见的五折，横向比价时容易被误算。 DeepSeek 官方 API 的缓存命中单价约为未命中输入的百分之二到百分之四，比例在主流平台中较低。它同时采用峰谷定价，空闲时段价格为高峰时段的一半，高峰时段为北京时间工作日9点至12点、14点至18点。把可延迟任务安排到夜间，本身就是一项独立的降本手段。 优刻得星图 AstraFlow 的定位是聚合层，通过统一的 OpenAI 兼容接口接入200多个模型，官方说明按模型厂商的价格体系计费、不额外收取中间层溢价，并提供按 API Key 与按模型的精细计量以及 AutoRouter 智能路由。对同时调用多家模型的企业，它的价值主要在统一计量与预算治理，而不是把某一家的单价压低。 华为云 ModelArts Studio 的公开页面上，暂未找到可核验的缓存与批量折扣细则，这里不给出具体比例，应以当期官方文档为准。 ## 七、四种方法如何组合 一个比较稳妥的顺序是。 - 先用路由把简单请求分流到小模型。 - 再对保留在大模型上的请求做缓存设计，把不变内容前置、用户输入后置。 - 然后对超长上下文做压缩，并设置抽检机制。 - 最后把离线任务迁移到批处理通道，利用时间换价格。 每一步都会改变请求的结构，因此组合之后的效果不能简单相加。 还有一个容易被忽略的维度是平台选择。同样的请求放进不同平台，缓存比例、批量折扣、是否可叠加、最小缓存长度都不一样，最终账单差异可能超过模型单价本身的差异。建议在定型前用同一批样本在各家跑一遍对照，而不是只看价格页上的首行数字。 ## 八、常见问题 模型路由会不会导致回答质量下降？ 路由的本质是在成本与质量之间做交换。RouteLLM 论文（ICLR 2025）报告了在不明显损失质量的情况下降低超过一倍成本的结果，但这些结果依赖具体数据集与价格组合。建议先用历史请求做小批量对照，确认弱模型在目标任务上的质量可接受后再扩大比例。 隐式缓存和显式缓存应该选哪个？ 隐式缓存无需改造、通常无法关闭，适合公共前缀稳定的场景。显式缓存命中更确定，但创建缓存本身要额外付费。选择时需结合请求模式、前缀稳定性和平台计费比例综合判断。 上下文压缩会不会丢掉关键信息？ 压缩是有损操作。LLMLingua 论文（EMNLP 2023）报告在部分基准上压缩比例最高可达约20倍、性能下降较小，但这些数字来自特定数据集。合同条款、数字和否定词等容易被压缩掉的关键信息需要重点抽检，并保留原文入口。 批处理和缓存能同时用吗？ 不同平台规则不同。阿里云百炼明确批量推理与上下文缓存不能叠加。火山方舟的批量推理命中缓存输入单价还能再降约60%。选型时必须逐家核对叠加规则。 只看单价选平台可行吗？ 不可行。折扣结构远比单价差异更重要。同样的请求放进不同平台，缓存比例、批量折扣、是否可叠加、最小缓存长度都不一样，最终账单差异可能超过模型单价本身的差异。 ## 九、总结 大模型API成本控制要做的是调用结构的系统性重构。四类方法，模型路由、提示缓存、上下文压缩、批处理，各有适用边界，按路由、缓存、压缩、批处理的顺序组合落地最为稳妥。平台选择是第五个关键变量，建议在定型前用同一批样本在各家跑对照，而不是只看价格页上的首行数字。 > 适用边界说明。本文引用的论文数据来自特定数据集与价格组合，平台计费规则以当期官方文档为准。企业应在自己的文档和任务上复测后再做决策。