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AI API Cost Optimizer

Data & APIs

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。

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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
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