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成本感知 LLM 流水线

用于在保持质量的同时控制 LLM API 成本的模式。组合模型路由、预算跟踪、重试逻辑和 Prompt 缓存的可组合流水线。

启动条件

  • 构建调用 LLM API 的应用(Claude、GPT 等)
  • 批量处理复杂度不同的条目
  • 需要将 API 支出控制在预算内
  • 在不牺牲复杂任务质量的情况下优化成本

核心概念

1. 基于任务复杂度的模型路由

自动为简单任务选择更便宜的模型,并为复杂任务保留更昂贵的模型。

MODEL_SONNET = "claude-sonnet-5"
MODEL_HAIKU = "claude-haiku-4-5-20251001"

_SONNET_TEXT_THRESHOLD = 10_000  # 文字数
_SONNET_ITEM_THRESHOLD = 30     # アイテム数

def select_model(
    text_length: int,
    item_count: int,
    force_model: str | None = None,
) -> str:
    """タスクの複雑さに基づいてモデルを選択。"""
    if force_model is not None:
        return force_model
    if text_length >= _SONNET_TEXT_THRESHOLD or item_count >= _SONNET_ITEM_THRESHOLD:
        return MODEL_SONNET  # 複雑なタスク
    return MODEL_HAIKU  # シンプルなタスク(3〜4倍安価)

2. 不可变成本跟踪

使用冻结数据类跟踪累计支出。每次 API 调用都会返回一个新的跟踪器 — 不修改状态。

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CostRecord:
    model: str
    input_tokens: int
    output_tokens: int
    cost_usd: float

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CostTracker:
    budget_limit: float = 1.00
    records: tuple[CostRecord, ...] = ()

    def add(self, record: CostRecord) -> "CostTracker":
        """追加されたレコードで新しいトラッカーを返す(selfは変更しない)。"""
        return CostTracker(
            budget_limit=self.budget_limit,
            records=(*self.records, record),
        )

    @property
    def total_cost(self) -> float:
        return sum(r.cost_usd for r in self.records)

    @property
    def over_budget(self) -> bool:
        return self.total_cost > self.budget_limit

3. 窄重试逻辑

仅重试临时错误。认证或请求错误会快速失败。

from anthropic import (
    APIConnectionError,
    InternalServerError,
    RateLimitError,
)

_RETRYABLE_ERRORS = (APIConnectionError, RateLimitError, InternalServerError)
_MAX_RETRIES = 3

def call_with_retry(func, *, max_retries: int = _MAX_RETRIES):
    """一時的なエラーのみリトライし、それ以外はすぐに失敗する。"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return func()
        except _RETRYABLE_ERRORS:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** attempt)  # 指数バックオフ
    # AuthenticationError、BadRequestErrorなど → 即座に例外発生

4. Prompt 缓存

缓存较长的系统 Prompt,避免每次请求重新发送。

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": system_prompt,
                "cache_control": {"type": "ephemeral"},  # これをキャッシュ
            },
            {
                "type": "text",
                "text": user_input,  # 可変部分
            },
        ],
    }
]

组合

将四种技术全部组合到单个流水线函数中:

def process(text: str, config: Config, tracker: CostTracker) -> tuple[Result, CostTracker]:
    # 1. モデルをルーティング
    model = select_model(len(text), estimated_items, config.force_model)

    # 2. 予算を確認
    if tracker.over_budget:
        raise BudgetExceededError(tracker.total_cost, tracker.budget_limit)

    # 3. リトライ + キャッシングで呼び出し
    response = call_with_retry(lambda: client.messages.create(
        model=model,
        messages=build_cached_messages(system_prompt, text),
    ))

    # 4. コストを追跡(不変)
    record = CostRecord(model=model, input_tokens=..., output_tokens=..., cost_usd=...)
    tracker = tracker.add(record)

    return parse_result(response), tracker

价格参考(2026 年)

模型 输入($/1M Token) 输出($/1M Token) 相对成本
Haiku 3.5(旧版) $0.80 $4.00 0.8x
Haiku 4.5 $1.00 $5.00 1x
Sonnet 5 $2.00 $10.00 2x
Sonnet 4.6 $3.00 $15.00 3x
Opus 4.8 $5.00 $25.00 5x
Fable 5 / Mythos 5 $10.00 $50.00 10x
Opus 4.0 / 4.1(旧版) $15.00 $75.00 15x

最佳实践

  • 从最便宜的模型开始,仅在满足复杂度阈值时路由到更昂贵的模型
  • 在批量处理前设置明确的预算限制 — 宁可提前失败,也不要超支
  • 记录模型选择决策,以便基于实际数据调整阈值
  • 对超过 1024 Token 的系统 Prompt 使用 Prompt 缓存 — 同时节省成本和延迟
  • 不要重试认证或验证错误 — 仅重试临时失败(网络、速率限制、服务器错误)

应避免的反模式

  • 无论复杂度如何,对所有请求都使用最昂贵的模型
  • 对所有错误都重试(会在持久性失败上浪费预算)
  • 修改成本跟踪状态(会使调试和审计变得困难)
  • 在整个代码库中硬编码模型名称(使用常量或配置)
  • 在重复的系统 Prompt 中忽略 Prompt 缓存

何时使用

  • 所有调用 Claude、OpenAI 或类似 LLM API 的应用
  • 成本会累积的批量处理流水线
  • 需要智能路由的多模型架构
  • 需要预算护栏的生产系统

本页原文 Markdown:在 AtomGit 查看·内容源自开源项目 ev/ECC