模型越用越贵？一步教你少烧 Token、少花钱

真正的省 Token，不是一味少用 AI。
而是让每一次模型调用，都尽量花在刀刃上。

最近用 AI API 越来越多之后，我发现了一个很现实的问题：

模型能力确实越来越强，但 Token 也是真的烧钱。

刚开始自己测试时，一天几十次调用，基本没什么感觉。

但只要开始做这些项目：

• AI Agent
• 知识库
• AI 客服
• AI 编程
• 自动化工作流
• 批量内容生成

调用量一上来，成本很快就不一样了。

尤其是 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 几个模型来回切换，一个项目里可能同时维护好几个 Key、好几个渠道。

所以这段时间，我一直在研究一个问题：

怎么在不明显降低效果的情况下，把 AI API 成本尽量压下来？

最后发现，省钱其实主要就两件事：

1. 少浪费 Token。
2. 同样的 Token，尽量别买贵了。

下面分享 7 个我认为最实用的方法。

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本文看点

• 如何压缩 Prompt、历史对话和 RAG 上下文
• 如何通过输出控制与模型分流减少浪费
• 如何从调用价格和消耗监控上继续降本

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01｜System Prompt 能短就短

这是最容易被忽略的地方。

很多人的 Prompt 一开始只有几百字。

项目不断迭代之后，就会慢慢变成：

• 角色设定一段
• 输出规范一段
• 注意事项一段
• 禁止事项一段
• 再塞十几个 Example

最后，用户明明只问了一句话，背后却先带着几千 Token 的 System Prompt。

而且，每次调用都要重复携带。

比如，原来的 Prompt 是：

你是一名专业、严谨、经验丰富的客服助手，请根据用户提供的问题，以清晰、简洁、准确的方式回答……

很多时候，完全可以压缩成：

你是客服助手。准确、简洁回答；不确定的信息不要编造。

效果可能差不多，Token 却省下来了。

能用一句话表达的规则，就别写成三段话。

当然，精简不等于删除关键约束。真正应该砍掉的，是重复表述、无效铺垫，以及对结果没有稳定帮助的 Example。

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02｜长对话不要一直塞全部历史记录

这个是真正的 Token 杀手。

比如，用户已经跟 AI 聊了 50 轮。

第 51 轮时，你把前面 50 轮重新发送一次；第 52 轮，再把前面 51 轮重新发送一次。

对话越长，每次请求就越贵。

最简单的解决方法是：

最近对话原文＋早期对话摘要。

例如，只保留最近 5～10 轮。更早的聊天内容，让模型压缩成几百字：

用户正在开发 Python 项目，后端使用 FastAPI，数据库已经确定为 PostgreSQL，目前正在解决……

后面继续对话时，把这个摘要带上通常就够了。

原本可能需要 2 万 Token 的上下文，最后可以压缩到几千 Token。

当调用量上来后，这个差距会非常明显。

一个更稳妥的保留原则

早期内容不要机械地全部删除。以下信息应该优先写入摘要：

• 用户目标与偏好
• 已经确定的技术方案
• 不能违反的约束
• 已完成的工作与当前进度
• 尚未解决的问题

这样既能压缩上下文，也不容易让模型“失忆”。

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03｜RAG 不要“搜到什么就塞什么”

做知识库的人，尤其容易遇到这个问题。

一次检索搜出来 20 段资料，于是直接把 20 段全部丢给大模型。

其实，里面真正有用的可能只有三四段。

我的建议是：

检索 → 排序 → 去重 → 截取 → 再给模型

比如，以前一次要塞进去 15000 Token。

优化检索之后，可能只需要 3000 Token。

最终回答质量不一定下降。很多时候，因为噪音更少，效果反而会更好。

优化 RAG 时重点看什么

1. 相关性： 文档是否真的回答了当前问题？
2. 重复度： 多个切片是不是在反复表达同一件事？
3. 完整性： 截取内容有没有丢掉必要的上下文？
4. 数量： Top K 是否设置得过大？
5. 长度： 单个切片是否包含太多无关内容？

上下文不是越长越好，而是越有效越好。

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04｜控制模型别说废话

很多 API 请求，其实只需要一个简单结果。

例如：

情绪判断：positive
信息提取：JSON
是否命中：true / false

但是，如果 Prompt 不做限制，模型可能会先来一段：

好的，根据您所提供的信息，我们可以从以下几个方面进行详细分析……

然后，几百个 Token 就没了。

特别是在批量任务里，一次浪费几十个 Token 看不出来，十万次调用就是另一回事了。

所以，可以明确要求：

只返回 JSON，不解释。

或者：

答案不超过 100 字。

如果接口支持结构化输出或 JSON Schema，也尽量直接使用。它不仅能减少废话，还能降低解析失败后重新调用的概率。

该限制输出的时候，就限制输出。

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05｜别什么任务都上最强模型

这一点对降低成本特别明显。

实际项目里，大部分请求根本没有那么难。

像下面这些任务：

• 文本分类
• 关键词提取
• 简单摘要
• 格式转换
• 内容改写
• 意图识别

完全没有必要每次都调用最贵的旗舰模型。

可以做一层简单的模型分流：

任务难度	模型策略
简单任务	便宜模型
普通任务	主力模型
复杂推理	强模型

例如，下面两个任务显然不应该使用同一档模型：

帮我把这段文字整理成 JSON。

帮我分析这个复杂项目为什么出现并发死锁。

很多项目真正把成本降下来的关键，并不是省了几十个 Prompt Token，而是：

80% 的简单任务，不再使用最贵的模型。

更进一步，还可以设置升级机制：先让便宜模型处理；如果置信度不足、格式校验失败，或者命中复杂任务规则，再自动升级到更强的模型。

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06｜除了省 Token，也要注意 Token 的“进货价”

这个也是我后来才越来越重视的。

你把 Prompt 从 10000 Token 优化到 5000 Token，确实能省一半。

但还有另外一个问题：

同样这 5000 Token，你是通过什么渠道调用的？

尤其是同时使用 Claude、GPT、Gemini 等多个模型时，官方渠道分别充值、分别管理 Key、分别适配接口，其实挺折腾。

做项目之后，更需要关注的往往不是某一个模型单次贵几分钱，而是：

• 长期调用价格
• 渠道稳定性
• 模型覆盖范围
• 接口维护成本
• 切换模型的开发成本

所以，我后来比较倾向于使用聚合 API。

像我现在比较关注的 一步 API 这种模式，本质上就是把多个主流模型聚合到一个入口里。

对开发者来说，比较舒服的一点是：

不用为了换一个模型，重新折腾一整套接口。

比如，今天某个任务使用 Claude；明天发现 Gemini 更合适；另一个批量任务又想换成成本更低的模型。

如果接口层已经统一，换模型的成本会低很多。

而且，一步 API 本身走的也是 低价＋多模型聚合＋稳定渠道 这条路线。

如果 API 调用量比较大，价格差异累积下来还是很明显的。

尤其是独立开发者或小团队，我反而觉得没必要为每一个模型都单独维护一套渠道。

找一个价格合适、渠道相对稳定、模型又比较全的聚合平台，会省下很多精力。

这也是我觉得一步 API 比较适合的使用场景。

它不是帮你“减少 Token 数量”，而是在解决另一个问题：

同样用了这些 Token，尽量降低实际调用成本。

减少 Token 浪费与降低 Token 单价，两个思路叠加起来效果最好。

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07｜一定要记录每次请求烧了多少 Token

最后一个建议：

千万别只看月底账单。

最好为每次请求记录这些数据：

• 使用模型
• Input Token
• Output Token
• 总成本
• 请求耗时
• 是否失败
• 重试次数

做一段时间之后，你会非常容易发现问题。

比如：

• 某个接口的平均输入突然从 3000 Token 涨到 12000 Token
• 某个 Agent 处理一次用户请求，实际上调用了模型 8 次
• 某个失败重试机制在后台疯狂重复请求
• 某个输出字段异常变长，导致批量任务成本飙升

甚至你会发现，真正烧钱的可能不是核心功能，而是一个不起眼的小功能。

只有把这些数据记录下来，才能真正优化。

建议至少做三个监控指标

1. 单次请求平均成本
2. 每个功能的日均 Token 消耗
3. 失败与重试造成的额外成本

当某个指标突然异常时，及时告警，会比月底再查账单有用得多。

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08｜我现在比较推荐的一套优化顺序

如果你也觉得最近 AI API 账单越来越高，可以按照这个顺序优化：

STEP 01｜减少无效输入

精简 Prompt、压缩历史上下文、优化 RAG，只把真正有用的信息交给模型。

STEP 02｜减少无效输出

能返回 JSON，就别让模型写作文；能用 50 个字说清楚，就别输出 500 个字。

STEP 03｜做好模型分流

简单任务使用便宜模型，真正困难的问题再调用强模型。

STEP 04｜降低实际调用价格

如果同时使用多个模型，可以考虑一步 API 这种聚合平台。统一入口，也方便在价格与效果之间灵活切换。

STEP 05｜做好消耗监控

知道每一块钱到底花在哪里，再针对真正的成本大头持续优化。

这套组合下来，效果往往比单纯研究下面这个问题明显得多：

“Prompt 怎么再少写 20 个字？”

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∞｜最后

现在大家讨论 AI 模型，经常关注：

• 哪个模型最强？
• GPT 还是 Claude？
• Gemini 还是 DeepSeek？

但如果真正做产品，我越来越觉得，另一个能力也很重要：

单位成本能换回来多少有效智能。

同一个功能，别人每次请求烧 2 万 Token，你可能只需要 5000。

别人所有请求都跑旗舰模型，你把简单任务自动分流。

别人每个模型单独找渠道、单独充值、单独维护，你通过类似 一步 API 这样的聚合入口统一解决。

单次看，可能只是省几分钱。

但当调用量来到一天几万、几十万次时，差距就会越来越明显。

所以，真正的“省 Token”，并不是一味少用 AI。

而是：

该省的 Token 不浪费，该用强模型的时候舍得用，同时让每一次模型调用的价格尽可能合理。

这才是长期跑 AI 项目更舒服的方式。

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