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我们的 AI 功能上线第一个月,大模型 API 账单直接爆了十几倍,我一查才发现每个请求都在拿最贵的模型、塞着超长 prompt、重复算同样的东西的深度复盘
我们给产品加了个 AI 功能,上线时测着没问题,可一个月后大模型 API 账单比预估高了十几倍,财务来问钱花哪了。拉日志分析才明白:我完全没把调用大模型要花钱、按 token 计费这件事放在心上,代码里堆了一堆烧钱写法——所有请求不分难易都用最贵的旗舰模型(贵几十倍)、prompt 塞着大段背景和全量文档每次原样发(输入 token 大)、完全相同的请求每次都重新调一遍(不缓存)、没设 max_t…- 2
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AI 功能上线一个月财务找上门说账单是预估的好几倍、而我们对自己每天到底花了多少钱完全无感:大模型 API token 成本失控的避坑复盘
这次事故不是系统崩了而是钱包崩了。我们一个 AI 功能上线大概一个月后财务的同事找上门来语气凝重:你们那个用大模型的功能这个月的 API 账单是当初预估的好几倍超预算了。我当时还有点懵:不就是个调用大模型的功能吗平时看着请求量也不算特别大怎么会烧掉这么多钱?可账单是实打实的远超我们最初拍脑袋估算的成本。排查下来我们的钱主要漏在了三个我们当初完全没在意的地方:第一我们每次调用大模型都带了一个又长又啰…- 4
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LLM API 集成工程化完全指南:从一次"客服 AI 一个月烧 18 万美元 净亏 6 万"看懂为什么调 OpenAI API 远远不够
2024 年我们公司做了一个客服 AI 把 OpenAI 的 GPT-4 集成进客服后台客户咨询自动回复一线客服只处理 AI 无法解决的复杂案例从原型 demo 看一切完美但真正上线后我们陆续踩了一堆坑第一种最让我傻眼第一天上线峰值 1000 QPS 我们直接被 OpenAI 限流 429 错误满天飞一半客户咨询响应失败后端日志里全是 RateLimitError 第二种最难缠同一个 model …- 0
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大模型 Prompt 缓存完全指南:从一次"明明开了缓存账单却一分没省"看懂前缀缓存与提示词结构
2024 年我做一个 AI 客服系统每一次回答都要把一大段系统提示词加上产品手册加上几篇检索到的文档再加上用户这一句问题拼成一个很长的 prompt 发给大模型调用大模型这件事我压根没多想第一版我做得很省事调用大模型不就是把要说的话拼成一大段文本发过去本地开发时真不错我拼个 prompt 发出去模型回得又快又准几行代码搞定我心里很踏实可等这个系统真正上线每天几万次调用账单出来一串问题冒了出来第一种…- 0
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大模型成本优化完全指南:从一次"所有请求都打最强模型、月底账单直接翻了十倍"看懂模型路由
2024 年我做一个 AI 功能要在产品里大量调用大模型有的地方是帮用户改写一句话有的地方是把一段文本分个类也有的地方是让模型写一段复杂的分析。第一版我做得很省事既然要用大模型那就选当时最强最贵的那个模型所有请求不管难易统统打给它。本地一测效果真好不管什么任务模型都答得又准又漂亮。我心里很踏实用大模型嘛选最强的那个所有请求都打给它质量肯定最好。可等它真正上线扛着真实的流量一串问题冒了出来。第一种最…- 0
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接入大模型一个月后 API 账单暴涨 20 倍:一次 token 计费与上下文膨胀的复盘
产品里加了个接按 token 计费大模型 API 的 AI 对话助手,第一个月账单正常在预算内,第二个月直接暴涨约 20 倍,可同期日活只涨了约 2 倍,用户 2 倍成本 20 倍两个数字怎么都对不上。排查梳理:先把总成本拆成两个因子总成本=调用次数×单次平均 token 数×单价,统计两个月日志发现调用次数涨约 2.5 倍和用户增长匹配属正常,但单次调用平均 token 数涨了约 8 倍问题就在…- 3
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成本优化
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