# 7種簡單方法，在不影響品質的前提下降低AI代理成本 > 透過在支援的情況下保持工作階段穩定、使提示詞前綴對快取友善、選擇有折扣快取輸入的模型、壓縮舊上下文、修剪工具輸出、停止重複呼叫，並對簡單步驟使用低成本模型，來降低AI代理成本。以完成的工作而非單一請求來衡量節省的成本。 # 7 個簡單方法，在不犧牲品質的情況下降低 AI 代理成本 AI 代理可能因為一個簡單的原因變得昂貴：一個使用者任務可能觸發多次模型呼叫。代理會不斷發送其指令、對話歷史、工具定義以及檢索到的資料。它也可能重複失敗的工具呼叫，或者使用一個昂貴的模型來處理一個較小模型就能勝任的工作。 你不需要一個複雜的路由系統來改善這個情況。從幾個實用的改變開始：當你的供應商支援時，將每個任務保持在穩定的工作階段上、讓提示詞更容易被快取、縮短舊的上下文、精簡工具結果，並停止不必要的迴圈。 目標不是要最小化每一次請求。而是在代理仍能正確完成任務的前提下，花費更少。 > **快速解答：** 在一個任務期間保持穩定的工作階段或路由金鑰、重複使用相同的提示詞前綴、選擇支援折扣快取輸入的模型和供應商、摘要舊訊息、只回傳必要的工具資料、限制重複呼叫次數，並在簡單步驟中使用較便宜的模型。在每次變更前後，測量完成任務的總成本。 ## 1. 在一個任務期間保持相同的 Session ID 許多代理需要多次呼叫才能完成一項工作。一個編碼代理可能會檢查檔案、提出變更、呼叫工具、讀取結果，然後產生最終答案。如果某個平台支援黏性路由，發送一致的 Session 或路由金鑰可以幫助相關請求到達同一個供應商或相容的快取位置。 在任務開始時建立一次識別碼，並在該任務結束前重複使用它： ```python session_id = create_session_id() while task_is_running: response = call_model( messages=messages, session_id=session_id, ) ``` 不要為每個客戶和每個任務重複使用一個全域的 Session ID。為每個獨立的任務建立一個新的值，並且永遠不要將使用者的私人資料放入識別碼中。 確切的欄位名稱因供應商而異。它可能被命名為 `session_id`、`user`、`prompt_cache_key` 或其他名稱。有些 API 根本沒有暴露黏性路由。在新增自訂欄位前，請先檢查 API 文件；一個不支援的欄位可能會被直接忽略或拒絕。 一個穩定的工作階段是有用的，但光這樣還不夠。快取系統通常會比較提示詞的前綴，因此你請求中重複的部分也必須保持穩定。 ## 2. 將可重複使用的提示詞內容放在前面 提示詞快取在連續請求的開頭內容相同時效果最好。將大型、可重複使用的部分放在開頭： 1. 系統指令 2. 工具定義 3. 輸出格式和安全規則 4. 穩定的專案或產品上下文 5. 對話歷史 6. 最新的使用者訊息和其他變動資料 避免在靠近頂部的地方插入時間戳記、隨機 ID、請求計數器或頻繁變動的範例。提示詞前端的微小變更可能會阻止後續的前綴匹配到先前的請求。 例如，這個前綴在每次呼叫時都會變更： ```text Request time: 2026-08-21T10:32:18Z You are a support agent... [tool definitions] ``` 將動態值移到後面： ```text You are a support agent... [tool definitions] [stable response rules] Current request time: 2026-08-21T10:32:18Z [latest user message] ``` OpenAI 建議將靜態內容放在前面，變量內容放在後面，因為快取命中需要精確的前綴匹配。Google 的 Gemini 文件也對隱式快取給出了類似的建議：將大型的共同內容放在開頭，並在短時間內發送相似的前綴。請參閱官方 [OpenAI 提示詞快取指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching) 和 [Gemini 上下文快取指南](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/caching)。 ## 3. 選擇支援折扣快取輸入的模型 並非每個模型都以相同方式處理快取輸入。在為長期運行的代理選擇模型之前，請檢查： - 模型是否支援自動或明確的提示詞快取？ - 快取輸入是否以較低費率計費？ - 快取開始前是否有最小的提示詞長度要求？ - 快取的有效期有多長？ - API 是否在其使用資料中回傳快取 token 計數？ 一個低的輸入 token 價格可能看起來很有吸引力，但對於一個反覆發送長系統提示詞或大型工具定義集的代理來說，一個具有良好快取折扣的模型可能更便宜。 [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=reduce-ai-agent-cost-without-losing-quality) 透過統一的 API 提供對多個模型的存取。其計費文件指出，具有提示詞快取的模型會以較低的快取費率對重複的快取輸入 token 收費。使用 [Atlas Cloud 模型列表](https://www.atlascloud.ai/pricing/models?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=reduce-ai-agent-cost-without-losing-quality&sort=new) 比較目前的模型定價，然後使用你自己的重複提示詞測試那些支援快取的模型。 不要僅憑行銷說詞就選擇供應商。在實際情況下多次執行相同的任務，並檢查回傳的使用量和實際費用。快取行為可能取決於模型、提示詞長度、請求時間點和供應商實作。 ## 4. 壓縮舊的對話歷史 代理不需要永遠完整保留每一條舊訊息。長時間的對話通常包含問候語、重複的解釋、過時的計劃以及不再影響下一步的大型工具輸出。 一個簡單的上下文政策是： ```text 保留最近 4 到 8 則完整訊息。 將較舊的訊息摘要為決策、事實、約束條件和未完成任務。 移除重複或過時的工具輸出。 ``` 一個有用的摘要可能包含： ```text Goal: Fix checkout failures for users in Canada. Confirmed facts: The API returns HTTP 422 when postal_code is missing. Decision: Validate postal_code before submitting payment. Files changed: checkout.ts and validation.ts. Open task: Add a regression test. ``` 這比要求一個極短的摘要而丟棄檔案名稱、錯誤代碼或使用者需求更安全。保留會影響正確性、權限或下一個工具呼叫的細節。移除僅記錄代理如何到達該處的文字。 對於非常長的任務，在一個里程碑之後建立一個新的摘要，而不是在每次輪換時都進行摘要。摘要呼叫本身也需要花費，因此它應該要能取代足夠多的未來輸入，才能證明其成本是合理的。 ## 5. 從工具回傳較少的文字 工具輸出通常是最容易節省 token 的地方。一個搜尋工具可能回傳 50 個結果，但代理只需要 5 個。一個資料庫呼叫可能回傳 30 個欄位，但下一步只用到 3 個。一個指令可能發送數千行日誌，但錯誤只在最後 100 行中可見。 在工具輸出進入模型上下文之前，先將其減少： - 只選擇必要的資料庫欄位。 - 為搜尋新增過濾器和限制。 - 提取文章正文，而不是回傳導航和 HTML。 - 回傳一個小的錯誤視窗，而不是完整的日誌檔案。 - 用中繼資料和安全參考取代大型的二進位或多媒體資料。 - 只保留下一步決策所需的 JSON 鍵。 例如，如果代理只需要帳戶狀態和方案名稱，就不要發送完整的客戶記錄： ```json { "account_status": "active", "plan": "pro" } ``` 過濾應盡可能在工具或應用程式程式碼中進行。要求模型讀取一個巨大的回應然後再縮短它，仍然需要為巨大的回應付費。 ## 6. 停止重複呼叫和無止盡的代理迴圈 代理可能會因為使用相同的引數呼叫同一個工具、重試無效的請求，或在已經有可用答案後繼續執行而浪費金錢。 新增一些基本限制： - 設定每個任務的最大模型和工具步驟數。 - 偵測相同的工具呼叫並阻止第二次重複。 - 在兩次類似的失敗之後，停止並改變方法或尋求協助。 - 當所需的輸出通過驗證時，結束執行。 - 在昂貴或高風險的行動之前要求確認。 重試應有選擇性。超時或暫時的伺服器錯誤可能值得重試。缺少必要參數通常需要一個修正後的請求，而不是再次發出相同的請求。 如果可靠性是一個反覆出現的問題，請使用備援方案而不是無限制的重試迴圈。關於[編碼代理的模型故障轉移和路由](https://ask.atlascloud.ai/add-model-failover-routing-coding-agents)指南說明了如何在模型或供應商失敗時，讓多步驟任務繼續進行。 ## 7. 在簡單步驟中使用較便宜的模型 並非每個步驟都需要你最強的模型。成本較低的模型通常足以勝任狹窄、易於檢查的工作，例如： - 將請求分類到一個小類別集合中 - 將欄位提取到一個固定的 JSON 結構中 - 重新格式化文字 - 建立一個簡短的摘要 - 移除重複記錄 - 檢查必要欄位是否存在 將較強的模型保留用於模糊的規劃、複雜的推理、重要的程式碼變更或最終審查。你不需要一個進階的自動路由器就能開始。將一個簡單步驟移到成本較低的模型上，比較結果，並僅在它通過相同的驗證時才保留這個變更。 透過統一的介面，切換模型可以變成一個配置變更，而不是一個新的整合。關於[跨編碼代理使用單一 API 閘道](https://ask.atlascloud.ai/one-api-gateway-every-coding-agent)的文章說明了為什麼當多個工具或代理需要存取同一個模型目錄時，這會很有用。 ## 如何檢查變更是否有效 選擇 10 到 20 個你的代理已經在執行的真實任務。在每次變更前後執行它們，並記錄： | 指標 | 要觀察什麼 | | --- | --- | | 總輸入 token 數 | 較短的上下文和工具過濾是否減少了它們？ | | 快取輸入 token 數 | 重複的提示詞是否真的命中了快取？ | | 輸出 token 數 | 代理是否產生了不必要的解釋？ | | 模型呼叫次數 | 迴圈限制是否移除了重複呼叫？ | | 工具呼叫次數 | 相同或不必要的呼叫是否消失了？ | | 完成任務數 | 代理是否仍然正確完成？ | | 任務總成本 | 整個任務是否變得更便宜？ | 測量整個任務，而不是單一 API 請求。如果代理需要多次重試或有人必須修復輸出，那麼一個更便宜的請求並不是省錢。如果你需要一個更廣泛的基線，請使用[估算 AI 推論容量、延遲和成本](https://ask.atlascloud.ai/estimate-ai-inference-capacity-latency-cost)指南。 ## 從最簡單的三個變更開始 如果你想要一個低風險的起點，請先執行這些： 1. 將系統指令和工具定義穩定地放在提示詞的開頭。 2. 摘要舊的對話歷史並精簡大型工具結果。 3. 設定重複呼叫和最大步驟的限制。 然後測試一個支援快取的模型和一個用於一個簡單步驟的低成本模型。Atlas Cloud 的統一模型目錄讓這些比較變得更容易，但最佳選擇仍然取決於你的真實提示詞和任務。 最好的成本最佳化通常不是一個戲劇性的改變。而是在保持結果正確的同時，從每個步驟中移除少量重複的工作。 ## 常見問題 ### 使用相同的 Session ID 總能降低 AI 代理成本嗎？ 不。只有在供應商將該欄位用於路由、狀態或快取關聯性時才有幫助。請查閱供應商的文件，並在回應或計費資料中確認快取使用情況。穩定的提示詞前綴仍然很重要。 ### 我應該總是選擇輸入 token 最便宜的模型嗎？ 不。比較快取輸入定價、輸出定價、成功率以及重試次數。一個稍微貴一點的模型，如果它能可靠地完成任務，每個完成的任務可能成本更低。 ### 代理應該保留多少對話歷史？ 保留當前步驟所需的最近訊息，並將較舊的內容摘要為事實、決策、約束條件和未完成任務。合適的長度取決於任務，但無限制的完整歷史很少是必要的。 ### 上下文壓縮會降低回答品質嗎？ 是的，如果它移除了關鍵需求或證據。請保留名稱、識別碼、決策、錯誤、權限和未解決的任務。在廣泛使用之前，先用真實範例測試壓縮後的上下文。 ### 我如何知道提示詞快取是否正在運作？ 檢查 API 回應和計費資料中是否有快取 token 使用量或較低的快取輸入費用。欄位名稱因供應商而異。使用相同的長前綴執行重複請求，並與前綴已變更的請求進行比較。 ## FAQ ### 使用相同的會話ID是否總是能降低AI代理成本？ 不。只有在提供者使用該欄位進行路由、狀態或緩存親和性時才有幫助。請查閱提供者文檔，並驗證回應或計費數據中的緩存使用情況。 ### 我是否應該總是選擇輸入令牌最便宜的模型？ 不。比較快取輸入定價、輸出定價、成功率和重試次數。一個更強大的模型如果能夠避免失敗和重做，每個完成任務的成本可能更低。 ### 代理人應該保留多少對話歷史？ 保留當前步驟所需的近期訊息，並將較舊的內容歸納為事實、決策、限制條件與待辦事項。通常不需要保留完整的無限歷史記錄。 ### 上下文壓縮會降低回答品質嗎？ 是的，如果它移除了關鍵需求或證據。保留識別碼、決策、錯誤、權限和未解決的任務，然後在實際範例上測試壓縮後的上下文。 ### 如何判斷提示快取是否正常運作？ 檢查API回應和計費資料中是否有快取token使用或較低的快取輸入費用。執行帶有相同長前綴的重複請求，並與變更前綴的結果進行比較。