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Skill v1.0.2
currentAutomated scan100/100sara-dev12/ecc/cost-aware-llm-pipeline
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PublishedAugust 29, 2026 at 12:41 AM
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version: "1.0.2" name: cost-aware-llm-pipeline description: LLM API 使用成本优化模式 —— 基于任务复杂度的模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。 origin: ECC
成本感知型 LLM 流水线
在保持质量的同时控制 LLM API 成本的模式。将模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示词缓存组合成一个可组合的流水线。
何时激活
- 构建调用 LLM API(Claude、GPT 等)的应用程序时
- 处理具有不同复杂度的批量项目时
- 需要将 API 支出控制在预算范围内时
- 需要在复杂任务上优化成本而不牺牲质量时
核心概念
1. 根据任务复杂度进行模型路由
自动为简单任务选择更便宜的模型,为复杂任务保留昂贵的模型。
python
MODEL_SONNET = "claude-sonnet-5"MODEL_HAIKU = "claude-haiku-4-5-20251001"_SONNET_TEXT_THRESHOLD = 10_000 # chars_SONNET_ITEM_THRESHOLD = 30 # itemsdef select_model(text_length: int,item_count: int,force_model: str | None = None,) -> str:"""Select model based on task complexity."""if force_model is not None:return force_modelif text_length >= _SONNET_TEXT_THRESHOLD or item_count >= _SONNET_ITEM_THRESHOLD:return MODEL_SONNET # Complex taskreturn MODEL_HAIKU # Simple task (3-4x cheaper)
2. 不可变的成本跟踪
使用冻结的数据类跟踪累计支出。每个 API 调用都会返回一个新的跟踪器 —— 永不改变状态。
python
from dataclasses import dataclass@dataclass(frozen=True, slots=True)class CostRecord:model: strinput_tokens: intoutput_tokens: intcost_usd: float@dataclass(frozen=True, slots=True)class CostTracker:budget_limit: float = 1.00records: tuple[CostRecord, ...] = ()def add(self, record: CostRecord) -> "CostTracker":"""Return new tracker with added record (never mutates self)."""return CostTracker(budget_limit=self.budget_limit,records=(*self.records, record),)@propertydef total_cost(self) -> float:return sum(r.cost_usd for r in self.records)@propertydef over_budget(self) -> bool:return self.total_cost > self.budget_limit
3. 窄范围重试逻辑
仅在暂时性错误时重试。对于认证或错误请求错误,快速失败。
python
from anthropic import (APIConnectionError,InternalServerError,RateLimitError,)_RETRYABLE_ERRORS = (APIConnectionError, RateLimitError, InternalServerError)_MAX_RETRIES = 3def call_with_retry(func, *, max_retries: int = _MAX_RETRIES):"""Retry only on transient errors, fail fast on others."""for attempt in range(max_retries):try:return func()except _RETRYABLE_ERRORS:if attempt == max_retries - 1:raisetime.sleep(2 ** attempt) # Exponential backoff# AuthenticationError, BadRequestError etc. → raise immediately
4. 提示词缓存
缓存长的系统提示词,以避免在每个请求上重新发送它们。
python
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": system_prompt,"cache_control": {"type": "ephemeral"}, # Cache this},{"type": "text","text": user_input, # Variable part},],}]
组合
将所有四种技术组合到一个流水线函数中:
python
def process(text: str, config: Config, tracker: CostTracker) -> tuple[Result, CostTracker]:# 1. Route modelmodel = select_model(len(text), estimated_items, config.force_model)# 2. Check budgetif tracker.over_budget:raise BudgetExceededError(tracker.total_cost, tracker.budget_limit)# 3. Call with retry + cachingresponse = call_with_retry(lambda: client.messages.create(model=model,messages=build_cached_messages(system_prompt, text),))# 4. Track cost (immutable)record = CostRecord(model=model, input_tokens=..., output_tokens=..., cost_usd=...)tracker = tracker.add(record)return parse_result(response), tracker
价格参考(2025-2026)
| 模型 | 输入(美元/百万令牌) | 输出(美元/百万令牌) | 相对成本 | |
|---|---|---|---|---|
| Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 | 1x | |
| Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | ~4x | |
| Opus 4.5 | $15.00 | $75.00 | ~19x |
最佳实践
- 从最便宜的模型开始,仅在达到复杂度阈值时才路由到昂贵的模型
- 在处理批次之前设置明确的预算限制 —— 尽早失败而不是超支
- 记录模型选择决策,以便您可以根据实际数据调整阈值
- 对于超过 1024 个令牌的系统提示词,使用提示词缓存 —— 既能节省成本,又能降低延迟
- 切勿在认证或验证错误时重试 —— 仅针对暂时性故障(网络、速率限制、服务器错误)重试
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
- 对所有错误都进行重试(在永久性故障上浪费预算)
- 改变成本跟踪状态(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)
- 对重复的系统提示词忽略提示词缓存
适用场景
- 任何调用 Claude、OpenAI 或类似 LLM API 的应用程序
- 成本快速累积的批处理流水线
- 需要智能路由的多模型架构
- 需要预算护栏的生产系统