当调用量开始成规模增长时，真正决定成本的往往不是模型单价，而是上下文长度、路由策略和团队配额治理。
01
最常见的 Token 浪费点
第一类浪费来自重复上下文。很多团队把整段历史、整份文档甚至整仓代码反复塞进请求里，但真正参与推理的只是一小段。
第二类浪费来自错误路由。测试任务跑在高价节点、低优先任务抢占生产资源，最后账单自然越滚越大。
- 历史消息不裁剪，导致每轮都在重复付费
- 没有区分测试、批量和生产流量
- 失败重试缺乏上限，异常请求不断放大成本
02
101AI 的成本控制组合
最有效的做法不是单点优化，而是把模型、路由、Key 策略和预算提醒组合起来。开发阶段走价格优先，线上走稳定优先，再按项目拆分额度和模型白名单，成本自然会下来。
Cost Control
把模型、路由和额度治理放到同一层配置里
当项目、环境和团队成员使用不同 Key 时，成本可观测性会明显提升。
4 层治理维度
开发 / 测试 / 生产适用场景
按优先级分层核心原则
03
一键替换接入怎么做
如果你的工具链已经兼容 OpenAI 协议，迁移到 101AI 往往只需要替换 Base URL、API Key 和模型 ID。模型策略与计费治理可以在平台层补上，而不一定要侵入业务代码。
- 统一 Base URL，减少多供应商代码分叉
- 把环境变量和项目级 Key 分开管理
- 先替换流量最稳定的任务，再迁移核心链路
04
团队场景下的预算治理
成本控制的最后一步不是选模型，而是把预算边界写清楚。给每个项目配置独立 Key、额度上限和告警阈值，才能让账单从“月末对账”变成“实时可控”。
经验结论
真正有效的省钱方案，是把成本治理做成产品能力，而不是靠人记规则。