大模型應用成本太高、響應太慢怎麼優化：調用成本與延遲排查提示詞（先量後改：緩存、模型分級、裁剪上下文、批處理）
大模型應用上線後帳單漲得快、或者用戶抱怨回答慢時用：把調用鏈路和用量數據貼給 AI，它先幫你找出錢和時間花在哪一步，再按「改動小、收益大、不傷質素」的順序給出優化清單，每一項都附帶怎麼驗證質素沒有下降。
我的大模型應用需要降低調用成本、縮短響應時間。請先幫我弄清楚消耗在哪裏，再給出優化方案。不要一上來就建議換便宜的模型。 應用做什麼：[應用功能] 一次請求的完整鏈路：[調用鏈路]（每一步用什麼模型、做什麼） 用量數據：[用量數據]（每步的調用次數、輸入與輸出的平均長度、耗時；有多少算多少） 提示詞結構：[提示詞結構]（系統提示詞多長、是否帶示例、帶多少歷史對話與檢索內容） 質素底線：[質素底線]（哪些指標不能下降、有沒有評測集） 優化目標：[優化目標]（例如成本降三成 / 首字響應兩秒內） 第一步：定位 1. 根據用量數據，估算各步驟在總成本和總耗時中的佔比，指出最大的兩三項。數據不足以估算時，告訴我應該補記哪些字段（每次調用的輸入長度、輸出長度、是否命中緩存、耗時、所用模型）。 2. 區分成本主要來自輸入還是輸出、來自單次很長還是調用次數很多——對應的優化方向不同。 第二步：按下面的方向逐項評估是否適用於我的情況，適用的給出具體做法 A. 少發： - 裁剪上下文：歷史對話是否全量攜帶、檢索內容是否過多、系統提示詞裏有沒有用不到的段落和過多的示例； - 去掉不必要的調用：能用規則或代碼完成的步驟（格式校驗、簡單分類、關鍵詞路由）不必調用模型；可以合併的多次調用。 B. 複用： - 提示詞緩存：把固定不變的內容（系統提示詞、工具定義、示例、長文檔）放在最前面，變化的內容放最後；指出我當前的結構中有哪些會破壞緩存的寫法（如開頭拼接時間戳、用戶名）； - 結果緩存：相同或高度相似的問題是否可以複用已有答案，失效策略怎麼定。 C. 分級： - 簡單請求用小模型、複雜請求用大模型的路由方式；如何判斷難度；升級到大模型的回退條件； - 鏈路中哪些步驟（改寫、分類、摘要）可以先嚐試換小模型。 D. 少寫： - 限制輸出長度與格式（只要結論、結構化輸出、去掉複述）；設定合理的最大輸出長度； - 需要推理的任務，評估推理強度設定是否高於實際需要。 E. 不急的不搶： - 離線或非實時任務是否可以用批量接口或錯峰處理； - 可並行的調用是否在串行執行。 F. 體感速度： - 流式輸出、先給結論再展開、耗時步驟給出進度提示。 第三步：輸出優化清單 措施 | 針對哪一步 | 預期影響的方向與量級（高 / 中 / 低，說明依據，不要編造具體百分比）| 改動成本 | 質素風險 | 驗證方法。按「先做哪項」排序。 第四步：驗證與監控 每項改動上線前如何用評測集對比質素；上線後要看的指標；出現質素下降時如何回滾。 各家平台的緩存規則、批量接口的折扣與時效、模型的定價都不相同且會調整，請在相關處標註「以所用平台的最新文檔為準」，不要給出具體價格或折扣數字。
高亮處換成你自己的內容：[應用功能]、[調用鏈路]、[用量數據]、[提示詞結構]、[質素底線]、[優化目標]
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使用說明
先量後改。優化成本最常見的彎路，是憑感覺把主模型換成便宜的，結果質素掉了、投訴多了，省下的錢還不夠補救。更穩妥的順序是：先弄清錢花在哪一步、是輸入貴還是輸出貴、是單次長還是次數多；再從不影響質素的做法入手（去掉無用的上下文、調整內容順序以命中緩存、把不該用模型的步驟換成代碼）；最後才考慮模型分級，並且每一步都用評測集確認質素沒有下降。
關於提示詞緩存：主流平台大多提供某種形式的提示詞緩存，共同點是按「前綴」匹配——請求開頭部分與之前相同才可能命中。所以固定內容要放最前面且保持一字不變，時間、用戶資訊這類每次都變的內容放到後面。各家的具體規則（是否自動開啟、最小長度、有效期、計費方式）不同，以所用平台的文檔為準；本站另有 Claude 提示詞緩存的入門教學可參考。
怎麼填變量：[用量數據] 哪怕只有粗略統計也貼上，如「改寫一步每天 2 萬次，輸入約 300 字；回答一步每天 2 萬次，輸入約 6000 字、輸出約 500 字」。沒有數據的話，提示詞會先告訴你該記錄什麼。[質素底線] 必須寫——沒有底線的成本優化無法收尾。
常見問題與調整：
- 沒有評測集 → 先建一個小的。追問：「給我一個最小的評測方案：從線上日誌抽 50 條，怎麼標註參考答案，改動前後怎麼對比。」
- 緩存命中率低 → 追問：「這是我的請求拼接順序，請指出哪些內容應該前移、哪些必須後移。」
- 想做模型路由 → 追問：「設計一個先用規則、再用小模型判斷難度的兩級路由，並說明誤判為『簡單』時怎麼兜底。」
示例輸出
示例，僅供參考（應用：客服知識庫問答；鏈路為查詢改寫 → 檢索 → 回答）
定位：回答一步佔了絕大部分輸入量——每次攜帶約 6000 字，其中系統提示詞與示例約 2500 字是固定內容，檢索片段約 3000 字。成本主要來自「輸入長」，而不是輸出或調用次數。
| 措施 | 針對步驟 | 預期影響 | 改動成本 | 質素風險 | 驗證方法 |
|---|---|---|---|---|---|
| 固定內容前置並保持不變，以命中提示詞緩存 | 回答 | 高（固定部分佔輸入四成左右） | 低 | 無 | 查看用量統計中的緩存命中字段 |
| 檢索片段從 8 條減到 5 條 | 回答 | 中 | 低 | 中（可能漏資訊） | 用評測集對比正確率與拒答率 |
| 查詢改寫換用更小的模型 | 改寫 | 低（該步本來就短） | 低 | 低 | 對比改寫結果的檢索命中率 |
先做：第一項。它不改變模型看到的內容，沒有質素風險。
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還沒有同款，來做第一個。
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