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