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输入与输出 Token 成本怎么平衡：AI API 降本实操指南

先理解：为什么输出 Token 往往更贵

调用大模型时，费用通常由输入 Token 和输出 Token 两部分组成。输入包含系统提示词、历史对话、RAG 检索结果、用户问题和工具返回内容；输出则是模型生成的回答、代码或结构化数据。许多模型的输出单价高于输入单价，因为生成过程需要逐个 Token 推理。因此，降本不能只盯着“少发一点上下文”，还要避免不必要的长回答、反复改写和冗余推理。

第 1 步：为每类请求建立 Token 台账

先从日志中记录每次请求的模型、input_tokens、output_tokens、耗时、场景和成功状态。按“聊天问答、代码生成、文档摘要、RAG 问答、批量分类”汇总，计算输入输出占比及单次成本。若某类请求平均输入 8,000 Token、输出仅 300 Token，重点应是压缩上下文；若输出经常超过 3,000 Token，则应优先收紧生成目标和最大输出长度。

• 输入过高：历史消息、检索片段或系统提示词过长。
• 输出过高：提示词没有限定格式、篇幅、语言和完成条件。
• 重试过多：模型选择或参数不适合任务，导致结果无法直接使用。

第 2 步：按任务设置输出上限，而不是一刀切

为不同接口定义明确的 max_tokens。分类、意图识别和 JSON 抽取通常只需 100 至 300 Token；摘要可限制在 300 至 800 Token；代码修复则按文件规模设为 1,000 至 3,000 Token。提示词中同时写明“只返回 JSON”“不解释过程”“最多 5 条”或“仅输出修改后的函数”。输出上限是成本护栏，但不要设得过低，否则回答被截断后重试，反而增加总支出。

第 3 步：压缩输入上下文，保留决策所需信息

不要每轮都原样发送完整聊天记录。保留最近几轮原文，把更早内容压缩为一段状态摘要，例如用户目标、已确认约束、已完成动作和待解决问题。RAG 场景中，先按关键词或向量召回，再重排，只传入最相关的 3 至 6 个片段；每个片段应携带来源和必要标题，去掉导航、页脚及重复段落。对于代码任务，优先发送报错堆栈、相关函数和接口定义，而非整个仓库。

第 4 步：用模型分层平衡质量与成本

低风险、高频任务适合使用更快、更经济的模型，例如标签提取、短摘要、路由和初筛；复杂架构设计、疑难调试、长文推理再升级到高能力模型。可以先让轻量模型判断任务难度或生成提纲，再仅对少数复杂请求调用更强模型。59API 提供 Claude Opus、Sonnet、Haiku、Fable 及 GPT 模型的按量访问，可根据任务动态切换，同时保持原生官方品质，不必为了压价接受降级模型。

第 5 步：把“是否需要更多输出”变成二次请求

对于分析报告、代码审查和研究类任务，首轮要求模型给出结论、关键证据和下一步建议，限制在固定长度。只有用户点击“展开”、要求示例或确认要完整方案时，再发起第二次请求。这种渐进式输出比默认生成一大段内容更符合真实使用习惯，也能显著控制昂贵的输出 Token。需要多轮处理时，传递结构化摘要，而不是重复粘贴模型自己的长回答。

第 6 步：持续监控单位业务成本

最终应按业务指标评估，而非只看 Token 单价：例如每份合格摘要成本、每个解决工单成本、每次成功代码修复成本。为输入 Token、输出 Token、失败率和重试率设置告警；当输出占比突然上升时，检查提示词版本、工具返回内容和 max_tokens 配置。59API 的 API Base URL 为 https://api.59api.com，兼容 Claude Code、Codex 及 OpenAI SDK，迁移时通常只需调整基础地址和密钥配置。开发者可注册 59API，以较低的按量成本测试模型分层策略，并通过推荐返利进一步降低长期用量支出。

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