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在不降低质量的情况下削减 AI 成本
管理 AI 工作流程很昂贵，但并非必须如此。将每个查询路由到顶级模型，例如 GPT-4 确保质量，但成本很高。另一方面，更便宜的模型可以省钱，但有可能获得较低质量的结果。解决方案？ 即时路由，它会自动将任务与最合适的模型进行匹配，平衡成本和性能。
通过将即时路由与集中式工具配对，企业可以将人工智能成本降低七倍以上，同时保持高质量的结果。
AI 即时路由节省成本：关键统计数据和优势
自动路由可以保证效率，但它并不能消除更深层次的工作流程挑战。
扩展 AI 系统通常意味着集成多种工具- OpenAI 对于对话式 AI， 人类 用于推理任务，以及 双子座 用于处理多式联运业务。这种分散的方法导致 断开的工作流程，这使得有效监控基于使用量的成本变得困难。团队经常发现自己为重叠的订阅付费，却无法清楚地了解总支出。非线性定价模型使这个问题变得更加复杂，例如Gemini的分层成本结构，当在不同的提供商仪表板上手动跟踪支出时，这使得准确的预算预测几乎是不可能的。这种缺乏整合不仅掩盖了财务清晰度，还带来了额外的障碍。
许多组织只有在损失造成后才意识到他们已经超出了预算。作为 Statsig 球队亮点：
“实际流量非常激增。激增发生在奇怪的时刻，预算突破了限制，第一个迹象是一张令人震惊的发票”。
如果没有实时成本监控工具，团队只能对月度发票做出反应，无法确定哪种特定型号、提示或工作空间导致了意外激增。微小的效率低下，例如未压缩的对话历史记录或重试模式，可能会悄悄地变成巨额开支。例如，单独实施响应缓存可以将成本削减30％至90％，但是在有人手动查看账单之前，这些节省往往不会引起人们的注意。这种缺乏即时洞察力也使治理更具挑战性。
不受监控的工作流程可能使组织面临财务和安全风险。未追踪的 “影子密钥” 允许未经授权的使用，从而导致成本分配到错误的预算中，甚至完全绕过监督。Statsig 团队描述了由此产生的混乱：
“模特支出很快就会变得混乱...收据分散在游戏机上，发票在损坏后到账，没有人能说出哪支队伍开了账单”。
如果不对团队、项目和环境进行一致的标记，财务团队只能猜测谁应对具体费用负责。分散的日志进一步使安全审计复杂化，使企业易受攻击。令人震惊的是，大多数企业 AI 系统只能运行 效率为 15% 到 20%，这意味着由于查询路由不佳，多达80％的人工智能支出可能会被浪费。
组织可以通过三种旨在最大限度地减少浪费和优化成本的关键策略来收回对人工智能支出的控制权。
将多个 LLM 提供商置于一个编排层下可简化操作并消除不必要的订阅。统一的 API 网关允许所有请求流经单一接口，而不是为诸如 OpenAI、Anthropic 或内部模型之类的提供商单独集成。这减少了 “工具蔓延” 并引入了 语义缓存，它存储和重复使用各团队对相同或相似提示的响应。例如，如果一个团队生成响应，则另一个团队可以在不产生额外费用的情况下访问该响应。
动态路由通过将更简单的任务（例如数据提取或分类）分配给更实惠的模型，同时为复杂的推理保留更高成本的模型，从而增加了另一层效率。此外，灵活的定价模式可以通过适应使用模式和需求来进一步节省成本。
明智的定价策略对于管理成本至关重要。基于使用量的路由可以实时识别最实惠的提供商，从而确保以经济实惠的方式处理每个请求。支持的平台 “自备钥匙” (BYOK) 允许组织在利用平台提供的终端节点之前先使用其现有的企业积分。例如， 打开路由器的负载平衡很好地证明了这一点：选择了每百万个代币收费1.00美元的提供商 频率增加 9 倍 不止一个人每百万个代币收取3.00美元的费用。通过设置成本阈值，组织可以确保任何请求都不会超出预算，系统会自动对符合绩效要求的最低成本选项进行优先排序。
强有力的治理控制对于控制成本至关重要。诸如此类的功能 请求级价格上限和自动负载平衡 防止意外预算超支。这些系统根据最近的正常运行时间和稳定性等因素优先考虑低成本提供商。为了确保合规性，数据政策规则可以封锁存储用户数据以进行培训的提供商，从而无需进行人工审查。
光是即时缓存就可以显著削减成本，从而将输入代币支出减少到 高达 90% 延迟时间为 高达 80%。有效地构造提示（在开头放置指令和示例等静态元素，在结尾放置动态内容）可以最大限度地提高缓存效率。OpenAI 甚至可以自动缓存超过 1,024 个代币的提示，从而又节省了一层钱。
在最大限度地利用预算时，选择合适的人工智能工作流程平台与实施成本节约策略同样重要。
精心设计的平台可以消除人工智能支出的猜测，同时简化您的工作流程。首先，优先考虑提供集中模型管理和高级功能（例如适用于多个提供商的实时优化和路由逻辑）的解决方案。实时仪表板是必须的——它们应该提供代币使用情况和API调用的实时更新，而不是依赖延迟的月度账单摘要。语义路由等功能可以进一步提高效率，前者根据意图而不是严格的关键字规则来指导查询，以及允许您在部署前测试即时调整的内置评估工具。
治理是另一个需要考虑的关键领域。寻找具有基于角色的访问控制、审核日志和环境分离的平台，以确保合规性并最大限度地减少错误。混合逻辑支持将传统的 if/then 规则与 AI 驱动的决策相结合，以及自定义代码功能和 SDK 等开发人员友好型工具，也可以显著提高操作灵活性。
这些基本功能为评估定价模型奠定了基础，透明的、基于使用量的计费可以使一切变得不同。
定价的透明度与功能同样重要。基于执行的定价，即按工作流程运行付费，提供可预测的成本。另一方面，基于积分的模型按步骤收费，随着工作流程的扩展，这可能会导致不可预测的费用。
Prompts.ai 通过其即用即付的TOKN积分提供了一种替代方案，从而消除了经常性费用。它集成了超过 35 种领先型号，包括 GPT-5、Claude 和 Gemini-合并到一个安全的界面中。借助内置的 FinOps 控件，可以实时监控代币的使用情况， Prompts.ai 确保成本与使用量直接一致，为管理预算提供清晰有效的方法。
在考虑总拥有成本时，请记住，46% 的产品团队认为整合不良是采用人工智能的最大障碍。与现有工具无缝连接的平台可以节省远远超过订阅价格的费用。实际上，与完全内部开发的人工智能试点相比，利用外部合作伙伴关系的人工智能试点的成功率翻了一番。
削减 AI 运营成本并不意味着偷工减料。通过将更简单的任务定向到更小、更具成本效益的模型，并为复杂的挑战预留高级模型，组织可以将其人工智能开支削减七倍以上，同时保持高质量的结果。例如，一个每天处理9,000—11,000个警报的IT运营团队通过实施分层模型选择，成功地在18个月内将其成本从31,800美元降低到仅4,200美元。
“人工智能成本通过积累而增加。每种设计选择都有代价，系统会大规模付出代价。”-Clixlogix
除了省钱，集中路由还增强了治理和合规性。统一平台可确保 API 调用可审计，通过自动控制防止超支，并通过自托管路由保护敏感数据。88% 的组织使用人工智能，但只有 33% 的组织成功扩展了人工智能，因此拥有强大的编排层可以改变游戏规则。
这些策略为有效优化 AI 工作流程奠定了基础。
既然你已经掌握了这些节省成本的策略，是时候采取行动了。首先，审核你的 AI 开支，找出不必要地使用了高成本模型的地方。例如，一家物流公司发现，在其 4,000—6,000 条每日记录中，只有 28% 需要 LLM 汇总。仅这一见解就使成本降低了3.6倍。
通过将工具整合到一个提供实时成本跟踪和基于使用量的定价的单一平台来简化您的工具。Prompts.ai 的即用即付代币积分可无缝访问超过 35 个模型，同时提供内置的 FinOps 控件。这些控制措施使您可以实时监控每个代币，确保您确切地知道预算的去向。此外，使用像 “summary_standard” 这样的通用标签可以让您保持灵活性，随着定价结构的变化调整模型选择。
即时路由通过根据复杂性将任务定向到最合适的模型，提供了一种降低 AI 成本的明智方法。直接查询由更小、更经济的模型处理，而只有要求更高的任务才会发送到更大、更高性能的模型。这种高效的分配减少了代币的使用和推理费用，最多可节省85％的成本。
尽管注重成本效率，但质量仍然是重中之重。备用机制可以确保准确性，这意味着结果是一致的，甚至更好。通过充分利用可用资源，即时路由不仅可以削减开支，还可以简化工作流程并提供可靠、高质量的输出。
在选择平衡成本节省与性能的人工智能工作流程平台时，应重点关注旨在控制开支同时保持效率的功能。选择平台产品 即用即付定价 要么 基于代币的计费 确保您只按实际用量付费，让财务规划变得简单明了。诸如此类的工具 实时成本跟踪 和 使用情况警报 对于监控支出和避免意外费用非常宝贵。
需要考虑的一个突出特点是 动态路由，它将更简单的任务分配给更小、更实惠的模型，同时为复杂的挑战保留更大的模型——这种方法可以显著减少代币的使用。此外，带有以下功能的平台 后备机制 即使模型过载或暂时不可用，也能确保平稳运行。
为了简化您的工作流程，请寻找配备强大功能的平台 工作流程管理工具，例如集中式即时编排， 版本控制，以及 基于角色的权限。这些功能可减少冗余并改善团队协作。最后，带有以下功能的平台 多型号支持 允许您访问一系列 AI 模型，使您能够为每项任务选择最具成本效益的选项，而无需兼顾多个 API。这些功能共同有助于确保您的 AI 工作流程保持高效、可扩展且预算合理。
为了保持合规性并确保 AI 工作流程的适当治理，首先要建立一个结构化框架，将公司的政策与 AI 平台内的技术控制联系起来。明确定义每个项目的范围，确定关键利益相关者，例如数据所有者、开发人员和法律团队，并提前分配责任。进行全面的风险评估，以满足 HIPAA 或 PCI-DSS 等监管标准，同时还要应对模型偏差或数据泄露等潜在风险。利用这些见解来建立强大的数据处理程序，包括加密协议、保留时间表和经批准的数据源。
整合 访问控制 和 身份管理 直接进入您的流程。prompts.ai 等平台可以通过实现基于角色的权限、通过版本控制跟踪即时修订以及保留详细的问责审计记录来提供帮助。添加额外的保护层，例如输出过滤器、令牌限制和自动监控系统，以实时检测和处理异常活动。将定期审查审计日志、更新政策并适应不断变化的法规以保持合规性作为一种惯例。
此外，通过明确的应对计划为事件做好准备。如果发生违规行为或意外结果，请立即采取行动，采取遏制措施、法证记录和及时与利益相关者沟通。通过将这些治理实践与集中而高效的即时路由系统相结合，组织可以在遵守美国合规标准的同时简化流程。
