智能体成本怎么控制？模型路由、缓存、批处理与预算

直接回答：最有效的成本策略通常是分层路由 + 缩短上下文 + 复用缓存 + 可异步任务批处理 + 单任务预算上限，而不是所有请求都固定使用同一个最强模型。^[1][2][3]

先按任务难度分层

分类、抽取、格式化等稳定任务优先测试成本更低的模型；复杂规划、长链推理和最终审阅再升级到更强模型。是否降级要通过真实任务评测，而不是凭模型名称判断。

上下文是隐藏成本大户

不要每轮重复发送完整聊天、整库文档和所有工具说明。只保留当前任务需要的信息，对长会话做结构化摘要，并记录缓存命中与未命中。

异步任务适合批处理

夜间分类、离线评测、批量摘要等不要求即时返回的工作，可以使用批处理能力，把实时链路留给真正交互式任务。具体折扣和限制应以当前官方计费页为准。

给Agent设置“预算护栏”

按业务结果计算成本

不要只看“每百万Token价格”。更有用的是每个完成任务的总成本，包括失败重试、搜索/工具费、缓存写入、存储和人工修正时间。

注意：模型和API价格变化较快；文章不固定写死“最便宜”结论，正式部署前应重新核对当前价格和模型能力。

资料核验日期：2026-08-09。产品功能、API、套餐、搜索规则与地区可用性会变化，正式使用前请再次查看官方页面。

参考来源

1. OpenAI Developers：Models（official/primary，核验于 2026-08-09）
2. OpenAI Developers：Model guidance（official/primary，核验于 2026-08-09）
3. OpenAI API Reference：Batch（official/primary，核验于 2026-08-09）

更新记录

• 2026-08-09：完成官方/一手来源核验、结构化撰写与发布边界检查。