模型选择与成本优化 - 不同模型价格差异显著，GPT-4o-mini输入Token价格为每百万0.15美元，输出为0.60美元，而GPT-4.1输入输出价格分别为2美元和8美元[4][5] - 根据业务需求选择模型组合，简单任务使用低价模型GPT-4o-mini，复杂任务才切换至GPT-4.1，避免使用高价的GPT-4 Turbo[4] - 通过模型组合优化，整体成本降低43%[1] 提示词优化技术 - 利用OpenAI平台自动缓存机制，重复调用相同提示词可降低50%成本，长提示词延迟减少80%[6] - 提示词结构优化，将变化部分置于末尾以确保缓存命中率[6] - 减少输出Token数量，通过返回位置编号和类别替代完整文本，输出Token减少70%[7] 批处理与系统配置 - 非实时任务采用Batch API处理，费用节省50%，尽管存在24小时处理延迟[7] - 未设置账单预警导致5天内耗尽月度预算，凸显监控机制重要性[7] 行业实践争议 - 部分开发者质疑94亿Token消耗的必要性，认为优化策略应提前在系统设计阶段考虑[9] - 压缩输出Token可能影响模型推理质量，需权衡成本与效果，部分场景或适用传统逻辑替代[10] - 其他模型如Gemini因支持多模态和百万Token上下文被提议作为更廉价替代方案[9]