通过更改一个参数，我将 LLM API 成本降低了 85%

公司在一个月内就耗尽了全部年度代币预算。节省成本的可能解决方案之一是上下文缓存。当一个参数改变时，它会下降到80-90%。以下是我在 4 个 Qwen 量产车型中分析的 19 个场景的数据。在本视频中，我将向您详细展示如何停止浪费代币、浏览阿里云定价页面、运行分析工具，并揭示解决此问题的确切代码更改。章节标记 (YouTube) / 时间戳：0:00 - 我发现了 18K 美元/年的问题 1:06 - 公司使用年度代币预算 1:44 - 由于代币重复而产生的隐性成本 2:52 - 四种类型的 LLM 缓存 5:22 - 工作原理 6:03 - 隐式与显式缓存 7:22 - 跨提供商的缓存 8:20 - 最高测量值节省 9:46 - 真实案例研究（节省 3.4 万美元） 11:06 - 一行代码更改 11:53 - 决策框架 12:34 - 您的三步行动计划 12:57 - 阿里云控制台 13:51 - 阿里云免费代币配额 14:35 - 仪表板和监控 API 使用情况 16:15 - 使用前模型激活 17:22 - API 成本Qoder IDE 上的计算项目 19:24 - 运行项目，列出场景/模型等 22:22 - 浏览综合报告和商业价值报告 26:31 - 节省成本高达 90% 的结果 本视频中提到的资源： - 阿里云模型工作室：https://int.alibabacloud.com/m/1000413252/ - 缓存文档： https://int.alibabacloud.com/m/1000414259/ - 文章链接：https://int.alibabacloud.com/m/1000414267/ 上一个视频（本视频中引用）： - DeepSeek V4-Flash at Scale — 基准驱动的部署指南 https://www.youtube.com/watch?v=32GdEdEzPs8 #LLM #PromptCaching #CostReduction #AlibabaCloud #OpenAI #Anthropic #ContextCaching #DeveloperTools #AIEngineering #CloudCosts