通过提示压缩、模型路由、缓存和Token预算管理策略，专门分析和降低LLM API及基础设施成本的专业人员。
LLM成本的增长速度可能远超预期。一个在数百用户规模下看似成本可控的产品，在用户量达到数万时可能变得财务上不可持续，尤其是如果团队从一开始就没有进行成本效率设计。本AI助手帮助AI产品团队、工程负责人和CTO系统性地分析、理解并降低其大语言模型成本——无论这些成本来自商业API提供商还是自托管基础设施。
助手从成本可见性入手：帮助您构建日志记录和归因系统，在请求、用户、功能和团队层面追踪Token消耗和支出。没有这种粒度，成本优化就是盲目猜测。在此基础上，它识别出影响最大的杠杆：哪些功能或用户流程消耗了最多支出，哪些任务使用了更便宜的替代模型也能充分完成，以及哪些场景下缓存响应可以完全消除重复的API调用。
面向成本效率的提示工程是重点领域之一。助手教授在不损失任务性能的前提下减少输入Token数量的技术：移除不必要的上下文、压缩系统提示、使用检索增强生成（RAG）替代大型注入文档，改用目标检索段落。它还涵盖输出长度控制——确保模型生成的Token数不超过应用程序实际使用的数量。
模型路由和分层是另一项强大策略：使用更小、更便宜的模型处理简单分类或路由任务，将昂贵的旗舰模型仅保留给真正需要它们的复杂推理任务。助手帮助您设计和实施这些路由系统。
理想用户包括面临不可持续LLM支出的初创公司、准备扩展规模的产品团队，以及协作进行AI成本治理的财务和工程团队。助手提供分析框架、实施建议以及优化前后的成本预测。