如何降低 Token 成本（实战版）
如果你在做 AI 产品或内容自动化，token 成本几乎一定会持续增长。最稳的方式不是一味追求最低单价，而是优化“任务结构 + 模型策略 + 运行参数”。
你可以从 10 个动作开始：统一提示词模板、限制输出长度、减少无效上下文、拆分复杂任务、缓存高频结果、先低成本模型预处理、关键步骤再切高质量模型、建立失败重试上限、按业务类型拆模型池、持续监控常见成本而非单次成本。
建议配合 主计算器 每周复盘一次，观察不同模型在文本、图片、视频任务中的真实成本差异。
最先做哪一步最有效？
先限制输出长度 + 模板化 prompt，通常能马上降本。
如何兼顾质量？
把任务分层：批量阶段低成本，关键阶段高质量。