--- title: "如何在 2026 年降低 LLM Token 成本 - 博客" canonical: https://wavect.io/zh/blog/reduce-llm-token-costs-2026/ language: zh description: "在不牺牲质量的前提下降低 2026 年的 LLM token 成本。Prompt 缓存、批处理 API、模型路由、选对 frontier 模型（含中国开放权重模型）、语义缓存与上下文压缩。" image: "https://wavect.io/img/blog/headers/header_reduce-llm-token-costs-2026.png" --- [**返回**](/zh/blog/overview/) [![Kevin Riedl](/img/team/kevin.webp)](/zh/team/kevin-riedl/) [Kevin Riedl](/zh/team/kevin-riedl/) https://linkedin.com/in/wsdt 9 min 阅读 · 15 Jun 2026 [**下一篇**](/zh/blog/rag-vs-finetune-vs-longcontext-2026/) # 如何在 2026 年降低 LLM Token 成本：路由、缓存、压缩与选对模型 要点速览 单位 token 价格下降了，但带 agent 的产品每个任务要调用几十到几百次，账单依旧很高。按顺序降本：先做 prompt 缓存（命中后输入最多便宜约 90%）和批处理端点（约便宜 50%），再用基于置信度的路由，把便宜的默认模型 在需要时升级到 frontier 模型（RouteLLM 显示约 95% 的 frontier 质量，成本下降 75% 到 85%），然后按任务 选对模型，包括开放权重模型与中国 frontier 模型（DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM），它们单位 token 便宜 15 到 30 倍，最后做语义缓存与上下文压缩。只有在高用量或数据驻留要求下才自托管。这一切都必须有评估框架兜底才安全。 单位 token 价格塌了，可不少团队今天为 [LLM](/zh/glossary/llm/) 付的钱反而比一年前更多。原因很简单。单价降了，但带 agent 的产品现在每个任务要调用模型几十到几百次，而这些 token 大多是模型根本用不上的上下文。便宜的 token 乘以高调用量，仍然是一笔大账单。这就是我们用来把它降下来、同时不牺牲质量的实战手册，按我们实际执行的顺序排列。 这是工程视角，不是供应商推销。下面的价格与基准点是方向性的，取自 2026 年的公开价格趋势，并非某家供应商的报价。参考点来自 Wavect 在 [AI 产品](/zh/services/artificial-intelligence/) 上的工作。 ## 单价都塌了，为什么你的 LLM 账单还这么高？ 一笔大账单里藏着三件事，没有一件是标题上的单位 token 价格： - 调用量。 一个 [agent](/zh/glossary/ai-agents/) 循环每个任务调用模型 50 到 200 次，就把便宜的单位 token 价格变成了昂贵的单位任务价格。你付费的单位是任务，不是 token。 - 浪费的上下文。 一次典型调用里，很大一部分输入 token 是模型在这一步用不上的上下文。业界文章把未优化的 agent 工作流的浪费估在 40% 到 60% 之间。这些 token 你每次调用都在付钱。 - 用错模型做错任务。 “为保险起见”把每个请求都路由到 frontier 模型，是最常见的多花钱方式。大多数请求并不需要你最贵的模型。 按这个顺序解决。最便宜的收益排在前面，而且它们不需要重训模型，也不需要重写架构。 ## 最快的收益是什么？Prompt 缓存与批处理。 在动你的架构之前，先把供应商免费给你的两个折扣拿到手。 - Prompt 缓存。 当连续调用共享一段稳定前缀（system prompt、指令、检索到的上下文）时，供应商可以跳过对它的重新处理。命中缓存的输入在 Anthropic 上大约 便宜 90% ，在 OpenAI 上约为半价，Google 在缓存命中时大约按基础价的 10% 计费。工程上的杠杆在于顺序：把稳定内容放前面，把易变的用户输入放最后，让缓存前缀在多次调用之间保持不变。 - 批处理。 每家大供应商都提供批处理端点，价格大约是 实时价的一半 ，代价是一个异步完成窗口。任何不需要亚秒级响应的工作，评估、数据富化、分类、摘要任务，都应该走批处理。 这些折扣可以叠加。同一批工作负载上，缓存命中加批处理能把命中缓存的输入压到标准价的 95% 以下。一个每月处理数十万份文档的团队，只改端点和 prompt 顺序，就能把四位数的月账单降到零头。 ![Kevin Riedl](/img/team/kevin.webp) "很多团队一上来就想换模型，可最便宜的收益其实是重排 prompt，让缓存真正命中。" ## 模型路由如何在不损质量的前提下降本？ 路由就是让便宜的模型处理简单的大多数，让昂贵的模型处理困难的少数。盲目去做会掉质量。配上一个置信度检查就不会。 - 便宜默认加升级。 先跑一个中端或小模型。如果结构化的置信度检查没通过，答案置信度低、不符合 schema，或被校验器标记，就升级到 frontier 模型。把升级率当作产品 KPI 来跟踪。升级率上升，说明你让便宜模型干了太多。 - Router 与 gateway。 RouteLLM 这类开放框架给出了硬数据：只把 14% 到 26% 的调用发给强模型，就能拿到约 95% 的 frontier 质量，在被路由的流量上相当于 降本 75% 到 85% 。在多家供应商前面放一个 LLM gateway，还能让你在一个地方设置缓存、回退和花费上限。 我们在生产中的 AI 工作里使用升级模式，包括像 [Twinsoft AI](/zh/case-studies/twinsoft-ai/) 这样的项目。让它安全的纪律，和这里其他一切的纪律一样：一个评估框架，告诉你便宜路径是否真的守住了质量。 ## 2026 年你到底该用哪些 frontier 模型？ 没有单一的最佳模型。只有按任务而定的最佳模型，而价格与性能的差距现在已经大到，模型选择是你最大的成本杠杆之一。2026 年的格局分成两个阵营。 - 西方 frontier。 Claude、GPT 和 Gemini 在最难的推理和编码任务、以及最深的 agent 循环上仍然领先。当一个错误答案代价高昂时，一旦把修正糟糕输出的开发时间算进去，frontier 模型在总成本上通常会胜出。 - 中国开源权重 frontier。 DeepSeek、Qwen、Kimi 和 GLM 在真实的编码和推理上已经基本追平质量差距，价格往往 每 token 比西方 frontier 低 15 到 30 倍 。对高用量、对成本敏感的工作负载，它们改写了账。 按类别给出的方向性价格，按每 1M token 归一化。请当作公开趋势的快照，而非报价，并在投入前重新核对。 | 类别 | 示例档位 | 输入 | 输出 | 最适合 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 西方 frontier 推理 | 顶级 Claude / GPT / Gemini 档 | ~$2 到 $3 | ~$10 到 $15 | 最难的推理、深度 agent | | 西方 frontier 通用 | 中端 Claude / GPT / Gemini 档 | ~$0.60 | ~$3 | 对质量敏感的默认选择 | | 中国开源权重 frontier | Kimi / Qwen Max 级 | ~$0.95 到 $1.25 | ~$2 到 $5 | 低成本下的强编码 | | 中国 budget / flash | DeepSeek flash 级 | ~$0.14 | ~$0.28 | 高用量、对成本敏感 | 对一个欧盟团队来说，难点不是质量，是治理。推理在哪里跑、数据落在哪里，对数据驻留和合规很关键。把中国开源权重模型自托管在欧盟基础设施上，你就能保住价格优势而不把数据送出境。通过非欧盟 API 使用它，你就得先回答一个合规问题。无论哪种，换之前先跑你自己的 [评估](/zh/glossary/llm/) 。一个每 10 个任务失败 1 个的便宜模型，并不便宜。 ## 本地加 frontier 的混合：自托管开源权重什么时候才划算？ 混合模式就是用小模型或开源权重模型扛住大部分流量，用 frontier API 处理困难的尾部。问题是什么时候把大部分搬进自己家。2026 年的诚实答案：比多数团队以为的要晚。 - 盈亏平衡点由 工程师时间决定，而不是 GPU 机架价 。模型本身跑起来很便宜。运维、评估纪律和升级节奏才不便宜。 - 对大多数产品，托管 API 一直更便宜，直到你撑起认真的用量，常被估在 每天 5000 万 token 或以上 ，或者直到数据驻留要求不计成本地逼你本地托管。 - 当你自托管时，像 vLLM 这样的推理引擎加上量化后的开源权重（Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 级）是标准的生产栈。 早期产品默认用托管 API。等用量或合规态势逼出这个问题时，再回头看自托管。我们在 [便宜的 token 会改变你的 AI 架构里的什么](/zh/blog/llm-api-costs-2026-architecture-shift/) 中更深入地谈了架构影响。 ## 怎样不再为模型用不上的 token 付钱？ 浪费上下文的问题在这里解决，缓存之后最大的结构性节省也在这里。 - 语义缓存。 存下请求与响应对，对语义相似的查询返回缓存的答案。命中时，你完全省下那次模型调用。GPTCache 和基于 Redis 的缓存这类工具，在高重复工作负载上报告了约 70% 的降本。 - 上下文压缩。 带 agent 的工作流和编码工作流每次调用都重发同样的文件、日志和历史。一层压缩把它削到这一步真正需要的部分。这个领域的开源工具位于 agent 和模型之间，在你付费之前削减输入 token。我们的 [软件开发机构 LeanCTX 技术实测](/zh/blog/lean-ctx-agency-experience/) 记录了集成路径、测量比例和 raw 回退。原则比具体工具更重要：给模型发去最小的正确上下文，而不是整个工作区。 - 推理层的 KV 缓存压缩。 如果你自托管，KV 缓存的驱逐和量化技术能削减长上下文的显存和算力成本。这是给自托管团队的旋钮，不是给 API 使用者的。 浏览器智能体还有一个降本杠杆：把模型移出稳定回放。我们的 [Lightpanda AI 智能体生产评测](/zh/blog/lightpanda-headless-browser-ai-agents/) 说明了 PandaScript 如何把探索过的浏览器流程变成可审查、无需运行时推理的 JavaScript，也列出了仍需测量的兼容性和可靠性成本。 ## 这些事该按什么顺序做？ 我们按部就班走的优先级清单，最便宜、风险最低的排在最前： 1. **Prompt 缓存。** 把 prompt 重排成稳定前缀在前。没有质量风险，节省很大。 2. **异步工作走批处理。** 把一切能容忍延迟的搬到半价的批处理端点。 3. **带升级的路由。** 便宜默认，按置信度升级到 frontier。跟踪升级率。 4. **把模型选对档位。** 用你的任务去评估开源权重和中国 frontier 模型。凭跑通的评估来换，而不是凭基准标题。 5. **压缩上下文。** 对重复做语义缓存，对每次调用的上下文做压缩。 6. **只在用量上来时自托管。** 等用量或合规逼出来再把大部分搬进自己家，别提前。 7. **搭起评估框架。** 上面没有一项在没有它时能安全上线。是它告诉你更便宜的路径守住了质量线。见 [SDLC](/zh/glossary/sdlc/) 。 第一到第三步通常在第一周就交付大部分节省，且不动架构。第四到第六步是你把它复利放大的地方。 ## 最终思考 2026 年降低 LLM 成本，不是去找那一个便宜模型。它是一摞按正确顺序叠加、相互复利的动作：缓存会重复的，批处理能等待的，把简单的大多数路由到便宜模型，按任务把模型选对档位（包括开源权重和中国 frontier 选项），压缩你真正发送的上下文，并且只在用量或合规逼你时才自托管。 诚实的部分：上面每一项都只有建立在评估框架之上才安全。没有评估，你无法判断更便宜的路径是否守住了质量，而一条悄悄掉质量的更便宜路径，是所有错误里最贵的那个。这周先从缓存和批处理开始，用一个评估去验证路由，并每隔几个月复核一次模型组合。价格曲线没有停止移动，你的技术栈也不该停。 ## 你可能也喜欢.. [**RAG vs Fine-Tuning vs Long-Context：2026 年的成本临界点** 2026 年每种架构各自在哪里胜出，并附一张可填入你自己数字的每次查询成本表。](/zh/blog/rag-vs-finetune-vs-longcontext-2026/) [**Wavect vs 一家通用型开发外包** 通用型卖产能，我们卖产品判断加上能交付的工程能力。](/zh/compare/wavect-vs-dev-agencies/) 模型与基础设施 ## 继续浏览此集群 模型选择、推理经济性、本地部署、压缩与服务架构。 [从核心文章开始**在欧盟自托管 LLM：开放权重模型何时才真正划算**](/zh/blog/self-hosting-llms-eu-cost/) - [LiteLLM 生产级自托管指南：2026 架构与安全](/zh/blog/self-host-litellm-production-2026/) - [AI 就绪企业 Wiki：架构与实施指南](/zh/blog/ai-ready-company-wiki/) - [Claude 会给文本加水印吗？2026 API 实战解读](/zh/blog/claude-text-watermark-api-2026/) - [OpenKB 评测：知识编译器 vs RAG](/zh/blog/openkb-review-vs-rag/) - [Unsloth Desktop 评测：私有本地 AI 工作站？](/zh/blog/unsloth-desktop-local-ai-workstation-review/) 只收重要内容 ## 关注与你相关的内容 每当我们发布新文章，你会收到一封简短邮件。你可以关注整个博客，也可以只选感兴趣的主题。 [**返回**](/zh/blog/overview/) [![Kevin Riedl](/img/team/kevin.webp)](/zh/team/kevin-riedl/) [Kevin Riedl](/zh/team/kevin-riedl/) https://linkedin.com/in/wsdt 9 min 阅读 · 15 Jun 2026 [**下一篇**](/zh/blog/rag-vs-finetune-vs-longcontext-2026/) 邮件订阅新文章 × × 通过邮件获取新文章 我们发布时给你一封简短邮件。免费，不做跟踪。 ## Structured Data ```json { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ], "employee": [ { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Kevin Riedl", "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } }, { "@id": "https://wavect.io/team/christof-jori/#person", "@type": "Person", "jobTitle": "Managing Director", "name": "Christof Jori", "url": "https://wavect.io/team/christof-jori/", "worksFor": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] } } ], "founder": [ { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": 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在动你的架构之前，先把供应商免费给你的两个折扣拿到手。 Prompt 缓存。当连续调用共享一段稳定前缀（system prompt、指令、检索到的上下文）时，供应商可以跳过对它的重新处理。命中缓存的输入在 Anthropic 上大约便宜 90%，在 OpenAI 上约为半价，Google 在缓存命中时大约按基础价的 10% 计费。工程上的杠杆在于顺序：把稳定内容放前面，把易变的用户输入放最后，让缓存前缀在多次调用之间保持不变。 批处理。每家大供应商都提供批处理端点，价格大约是实时价的一半，代价是一个异步完成窗口。任何不需要亚秒级响应的工作，评估、数据富化、分类、摘要任务，都应该走批处理。 这些折扣可以叠加。同一批工作负载上，缓存命中加批处理能把命中缓存的输入压到标准价的 95% 以下。一个每月处理数十万份文档的团队，只改端点和 prompt 顺序，就能把四位数的月账单降到零头。 \"很多团队一上来就想换模型，可最便宜的收益其实是重排 prompt，让缓存真正命中。\" 模型路由如何在不损质量的前提下降本？ 路由就是让便宜的模型处理简单的大多数，让昂贵的模型处理困难的少数。盲目去做会掉质量。配上一个置信度检查就不会。 便宜默认加升级。先跑一个中端或小模型。如果结构化的置信度检查没通过，答案置信度低、不符合 schema，或被校验器标记，就升级到 frontier 模型。把升级率当作产品 KPI 来跟踪。升级率上升，说明你让便宜模型干了太多。 Router 与 gateway。RouteLLM 这类开放框架给出了硬数据：只把 14% 到 26% 的调用发给强模型，就能拿到约 95% 的 frontier 质量，在被路由的流量上相当于降本 75% 到 85%。在多家供应商前面放一个 LLM gateway，还能让你在一个地方设置缓存、回退和花费上限。 我们在生产中的 AI 工作里使用升级模式，包括像 Twinsoft AI 这样的项目。让它安全的纪律，和这里其他一切的纪律一样：一个评估框架，告诉你便宜路径是否真的守住了质量。 2026 年你到底该用哪些 frontier 模型？ 没有单一的最佳模型。只有按任务而定的最佳模型，而价格与性能的差距现在已经大到，模型选择是你最大的成本杠杆之一。2026 年的格局分成两个阵营。 西方 frontier。Claude、GPT 和 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这样的推理引擎加上量化后的开源权重（Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 级）是标准的生产栈。 早期产品默认用托管 API。等用量或合规态势逼出这个问题时，再回头看自托管。我们在 便宜的 token 会改变你的 AI 架构里的什么 中更深入地谈了架构影响。 怎样不再为模型用不上的 token 付钱？ 浪费上下文的问题在这里解决，缓存之后最大的结构性节省也在这里。 语义缓存。存下请求与响应对，对语义相似的查询返回缓存的答案。命中时，你完全省下那次模型调用。GPTCache 和基于 Redis 的缓存这类工具，在高重复工作负载上报告了约 70% 的降本。 上下文压缩。带 agent 的工作流和编码工作流每次调用都重发同样的文件、日志和历史。一层压缩把它削到这一步真正需要的部分。这个领域的开源工具位于 agent 和模型之间，在你付费之前削减输入 token。我们的软件开发机构 LeanCTX 技术实测记录了集成路径、测量比例和 raw 回退。原则比具体工具更重要：给模型发去最小的正确上下文，而不是整个工作区。 推理层的 KV 缓存压缩。如果你自托管，KV 缓存的驱逐和量化技术能削减长上下文的显存和算力成本。这是给自托管团队的旋钮，不是给 API 使用者的。 浏览器智能体还有一个降本杠杆：把模型移出稳定回放。我们的 Lightpanda AI 智能体生产评测说明了 PandaScript 如何把探索过的浏览器流程变成可审查、无需运行时推理的 JavaScript，也列出了仍需测量的兼容性和可靠性成本。 这些事该按什么顺序做？ 我们按部就班走的优先级清单，最便宜、风险最低的排在最前： Prompt 缓存。把 prompt 重排成稳定前缀在前。没有质量风险，节省很大。 异步工作走批处理。把一切能容忍延迟的搬到半价的批处理端点。 带升级的路由。便宜默认，按置信度升级到 frontier。跟踪升级率。 把模型选对档位。用你的任务去评估开源权重和中国 frontier 模型。凭跑通的评估来换，而不是凭基准标题。 压缩上下文。对重复做语义缓存，对每次调用的上下文做压缩。 只在用量上来时自托管。等用量或合规逼出来再把大部分搬进自己家，别提前。 搭起评估框架。上面没有一项在没有它时能安全上线。是它告诉你更便宜的路径守住了质量线。见 SDLC。 第一到第三步通常在第一周就交付大部分节省，且不动架构。第四到第六步是你把它复利放大的地方。 最终思考 2026 年降低 LLM 成本，不是去找那一个便宜模型。它是一摞按正确顺序叠加、相互复利的动作：缓存会重复的，批处理能等待的，把简单的大多数路由到便宜模型，按任务把模型选对档位（包括开源权重和中国 frontier 选项），压缩你真正发送的上下文，并且只在用量或合规逼你时才自托管。 诚实的部分：上面每一项都只有建立在评估框架之上才安全。没有评估，你无法判断更便宜的路径是否守住了质量，而一条悄悄掉质量的更便宜路径，是所有错误里最贵的那个。这周先从缓存和批处理开始，用一个评估去验证路由，并每隔几个月复核一次模型组合。价格曲线没有停止移动，你的技术栈也不该停。 你可能也喜欢.. RAG vs Fine-Tuning vs Long-Context：2026 年的成本临界点 2026 年每种架构各自在哪里胜出，并附一张可填入你自己数字的每次查询成本表。 Wavect vs 一家通用型开发外包 通用型卖产能，我们卖产品判断加上能交付的工程能力。 模型与基础设施 继续浏览此集群 模型选择、推理经济性、本地部署、压缩与服务架构。 从核心文章开始在欧盟自托管 LLM：开放权重模型何时才真正划算 LiteLLM 生产级自托管指南：2026 架构与安全 AI 就绪企业 Wiki：架构与实施指南 Claude 会给文本加水印吗？2026 API 实战解读 OpenKB 评测：知识编译器 vs RAG Unsloth Desktop 评测：私有本地 AI 工作站？ 集群中的上一篇2026 最佳开放权重 LLM：DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 与 Llama集群中的下一篇什么时候值得构建一套 LLM 评测？成本、ROI 与信任裁判 查看相关服务： AI 咨询 RAG 与 AI 架构 Vibe Coding 救援 软件开发 Fractional CTO 看看生产环境中的应用: Twinsoft AI 先做决定: 如何为 MVP 选择技术栈 只收重要内容 关注与你相关的内容 每当我们发布新文章，你会收到一封简短邮件。你可以关注整个博客，也可以只选感兴趣的主题。 Company 电子邮箱 你希望接收哪些内容？ 完整的 Wavect 博客接收六个主题下的每一篇新文章。 仅接收所选主题请在下方选择一个或多个分类。 选择主题 AI 与智能体 产品与 MVP 交付", "articleSection": "Engineering", "author": { "@id": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/#person", "@type": "Person", "name": "Kevin Riedl", "sameAs": [ "https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365", "https://www.linkedin.com/in/wsdt", "https://github.com/wsdt" ], "url": "https://wavect.io/team/kevin-riedl/" }, "dateModified": "2026-07-07", "datePublished": "2026-06-15", "description": "单位 token 价格下降了，但带 agent 的产品每个任务要调用几十到几百次，账单依旧很高。按顺序降本：先做 prompt 缓存（命中后输入最多便宜约 90%）和批处理端点（约便宜 50%），再用基于置信度的路由，把便宜的默认模型 在需要时升级到 frontier 模型（RouteLLM 显示约 95% 的 frontier 质量，成本下降 75% 到 85%），然后按任务 选对模型，包括开放权重模型与中国 frontier 模型（DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM），它们单位 token 便宜 15 到 30 倍，最后做语义缓存与上下文压缩。只有在高用量或数据驻留要求下才自托管。这一切都必须有评估框架兜底才安全。", "headline": "如何在 2026 年降低 LLM Token 成本", "image": "https://wavect.io/img/blog/headers/header_reduce-llm-token-costs-2026.svg", "inLanguage": "zh", "mainEntityOfPage": { "@id": "https://wavect.io/zh/blog/reduce-llm-token-costs-2026/", "@type": "WebPage" }, "publisher": { "@id": "https://wavect.io/#organization", "@type": [ "Organization", "ProfessionalService", "LocalBusiness" ] }, "url": "https://wavect.io/zh/blog/reduce-llm-token-costs-2026/", "wordCount": 400 } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/zh/", "name": "首页", "position": 1 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/zh/blog/overview/", "name": "博客概览", "position": 2 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/zh/blog/topics/ai-agents/", "name": "AI 与智能体", "position": 3 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/zh/blog/clusters/models-infrastructure/", "name": "模型与基础设施", "position": 4 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/zh/blog/reduce-llm-token-costs-2026/", "name": "如何在 2026 年降低 LLM Token 成本 - 博客 | ", "position": 5 } ] } ```