大模型应用成本太高、响应太慢怎么优化：调用成本与延迟排查提示词（先量后改：缓存、模型分级、裁剪上下文、批处理）
大模型应用上线后账单涨得快、或者用户抱怨回答慢时用：把调用链路和用量数据贴给 AI，它先帮你找出钱和时间花在哪一步，再按「改动小、收益大、不伤质量」的顺序给出优化清单，每一项都附带怎么验证质量没有下降。
我的大模型应用需要降低调用成本、缩短响应时间。请先帮我弄清楚消耗在哪里，再给出优化方案。不要一上来就建议换便宜的模型。 应用做什么：[应用功能] 一次请求的完整链路：[调用链路]（每一步用什么模型、做什么） 用量数据：[用量数据]（每步的调用次数、输入与输出的平均长度、耗时；有多少算多少） 提示词结构：[提示词结构]（系统提示词多长、是否带示例、带多少历史对话与检索内容） 质量底线：[质量底线]（哪些指标不能下降、有没有评测集） 优化目标：[优化目标]（例如成本降三成 / 首字响应两秒内） 第一步：定位 1. 根据用量数据，估算各步骤在总成本和总耗时中的占比，指出最大的两三项。数据不足以估算时，告诉我应该补记哪些字段（每次调用的输入长度、输出长度、是否命中缓存、耗时、所用模型）。 2. 区分成本主要来自输入还是输出、来自单次很长还是调用次数很多——对应的优化方向不同。 第二步：按下面的方向逐项评估是否适用于我的情况，适用的给出具体做法 A. 少发： - 裁剪上下文：历史对话是否全量携带、检索内容是否过多、系统提示词里有没有用不到的段落和过多的示例； - 去掉不必要的调用：能用规则或代码完成的步骤（格式校验、简单分类、关键词路由）不必调用模型；可以合并的多次调用。 B. 复用： - 提示词缓存：把固定不变的内容（系统提示词、工具定义、示例、长文档）放在最前面，变化的内容放最后；指出我当前的结构中有哪些会破坏缓存的写法（如开头拼接时间戳、用户名）； - 结果缓存：相同或高度相似的问题是否可以复用已有答案，失效策略怎么定。 C. 分级： - 简单请求用小模型、复杂请求用大模型的路由方式；如何判断难度；升级到大模型的回退条件； - 链路中哪些步骤（改写、分类、摘要）可以先尝试换小模型。 D. 少写： - 限制输出长度与格式（只要结论、结构化输出、去掉复述）；设置合理的最大输出长度； - 需要推理的任务，评估推理强度设置是否高于实际需要。 E. 不急的不抢： - 离线或非实时任务是否可以用批量接口或错峰处理； - 可并行的调用是否在串行执行。 F. 体感速度： - 流式输出、先给结论再展开、耗时步骤给出进度提示。 第三步：输出优化清单 措施 | 针对哪一步 | 预期影响的方向与量级（高 / 中 / 低，说明依据，不要编造具体百分比）| 改动成本 | 质量风险 | 验证方法。按「先做哪项」排序。 第四步：验证与监控 每项改动上线前如何用评测集对比质量；上线后要看的指标；出现质量下降时如何回滚。 各家平台的缓存规则、批量接口的折扣与时效、模型的定价都不相同且会调整，请在相关处标注「以所用平台的最新文档为准」，不要给出具体价格或折扣数字。
高亮处换成你自己的内容：[应用功能]、[调用链路]、[用量数据]、[提示词结构]、[质量底线]、[优化目标]
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使用说明
先量后改。优化成本最常见的弯路，是凭感觉把主模型换成便宜的，结果质量掉了、投诉多了，省下的钱还不够补救。更稳妥的顺序是：先弄清钱花在哪一步、是输入贵还是输出贵、是单次长还是次数多；再从不影响质量的做法入手（去掉无用的上下文、调整内容顺序以命中缓存、把不该用模型的步骤换成代码）；最后才考虑模型分级，并且每一步都用评测集确认质量没有下降。
关于提示词缓存：主流平台大多提供某种形式的提示词缓存，共同点是按「前缀」匹配——请求开头部分与之前相同才可能命中。所以固定内容要放最前面且保持一字不变，时间、用户信息这类每次都变的内容放到后面。各家的具体规则（是否自动开启、最小长度、有效期、计费方式）不同，以所用平台的文档为准；本站另有 Claude 提示词缓存的入门教程可参考。
怎么填变量：[用量数据] 哪怕只有粗略统计也贴上，如「改写一步每天 2 万次，输入约 300 字；回答一步每天 2 万次，输入约 6000 字、输出约 500 字」。没有数据的话，提示词会先告诉你该记录什么。[质量底线] 必须写——没有底线的成本优化无法收尾。
常见问题与调整：
- 没有评测集 → 先建一个小的。追问：「给我一个最小的评测方案：从线上日志抽 50 条，怎么标注参考答案，改动前后怎么对比。」
- 缓存命中率低 → 追问：「这是我的请求拼接顺序，请指出哪些内容应该前移、哪些必须后移。」
- 想做模型路由 → 追问：「设计一个先用规则、再用小模型判断难度的两级路由，并说明误判为『简单』时怎么兜底。」
示例输出
示例，仅供参考（应用：客服知识库问答；链路为查询改写 → 检索 → 回答）
定位：回答一步占了绝大部分输入量——每次携带约 6000 字，其中系统提示词与示例约 2500 字是固定内容，检索片段约 3000 字。成本主要来自「输入长」，而不是输出或调用次数。
| 措施 | 针对步骤 | 预期影响 | 改动成本 | 质量风险 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|---|
| 固定内容前置并保持不变，以命中提示词缓存 | 回答 | 高（固定部分占输入四成左右） | 低 | 无 | 查看用量统计中的缓存命中字段 |
| 检索片段从 8 条减到 5 条 | 回答 | 中 | 低 | 中（可能漏信息） | 用评测集对比正确率与拒答率 |
| 查询改写换用更小的模型 | 改写 | 低（该步本来就短） | 低 | 低 | 对比改写结果的检索命中率 |
先做：第一项。它不改变模型看到的内容，没有质量风险。
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