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name: api-cost-optimizer
description: AI API 成本优化工具箱。帮你追踪、对比、优化 OpenAI/Claude/DeepSeek/Gemini 等 AI API 的使用成本，选择最划算的模型组合。
version: 1.0.0
author: CainGao
tags: [cost, optimization, api, openai, claude, deepseek, gemini, pricing]
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# 💰 API Cost Optimizer — AI API 成本优化工具箱

> 帮你省下每一分 AI API 开销。

## 使用场景

当用户提到以下需求时，激活本 Skill：
- AI API 费用太高 / 成本优化 / 省钱
- 模型选型 / 哪个模型便宜 / 模型对比
- Token 用量分析 / Token 优化
- API 预算规划 / 成本估算
- 缓存策略 / 降低 API 调用频率
- 多模型混合路由 / 智能路由

## 核心功能

### 模式 1：成本审计 💡
分析用户的 API 使用场景，找出成本浪费点。

**流程：**
1. 了解用户当前使用的模型和 API
2. 估算月度成本
3. 识别浪费来源（冗余调用、模型过配、无缓存）
4. 给出具体省钱建议

**输出格式：**
```
📊 成本审计报告
━━━━━━━━━━━━━━━━
当前月成本估算: $XX.XX
可优化空间: $XX.XX (XX%)
浪费来源:
  1. [具体问题] → 可省 $XX/月
  2. [具体问题] → 可省 $XX/月
优化后预估成本: $XX.XX
```

### 模式 2：模型选型 🎯
根据任务需求，推荐最具性价比的模型组合。

**流程：**
1. 了解用户的任务类型（编码/写作/搜索/翻译/分析）
2. 分析质量要求 vs 成本预算
3. 推荐最优模型 + 备选方案
4. 给出成本对比表

**输出格式：**
```
🎯 模型选型建议
━━━━━━━━━━━━━━━━
任务类型: [分类]
质量要求: [高/中/低]

推荐方案:
  主力模型: [模型名] — $X.XX/1M tokens
  备选方案: [模型名] — $X.XX/1M tokens
  预算方案: [模型名] — $X.XX/1M tokens

成本对比:
  | 模型 | 输入$ | 输出$ | 质量 | 推荐度 |
  |------|-------|-------|------|--------|
  | ...  | ...   | ...   | ...  | ...    |
```

### 模式 3：成本计算器 🧮
根据使用量估算不同模型/API的月成本。

**流程：**
1. 了解日均调用量、平均 prompt/completion 长度
2. 计算各模型月成本
3. 对比成本差异
4. 推荐最优方案

### 模式 4：优化方案 🔧
提供具体的成本优化实施方案。

**优化维度：**
- Token 优化（Prompt 精简、System Message 复用）
- 缓存策略（语义缓存、响应缓存）
- 模型路由（简单任务用小模型、复杂任务用大模型）
- 批量处理（Batch API）
- 降频策略（智能重试、去重）

## 定价数据（2026年5月）

使用 `pricing-data.md` 中的最新价格表进行计算。
如果价格可能已更新，提醒用户去官网确认。

## 优化策略库

使用 `optimization-strategies.md` 中的策略进行推荐。

## 混合路由方案

使用 `routing-patterns.md` 中的路由模式设计方案。

## 注意事项

- 价格数据需要定期更新（建议每月）
- 不同地区的计费可能不同
- 免费额度/额度包需要单独计算
- 企业用户可能有批量折扣
- 推荐方案时考虑延迟和可用性，不只是价格