AI Token 消耗太快怎么办？7个技巧降低90%成本

启用Prompt Caching缓存

这是最有效的降本手段。当System Prompt或长文档被反复使用时，启用缓存功能可将重复输入成本降低高达90%。DeepSeek、Claude、OpenAI都支持这一特性，务必在代码中配置cache_control参数。

精简System Prompt

将2000 token的System Prompt压缩到500 token以内。只保留核心指令和约束，删除冗余说明。每次请求都会重新发送System Prompt，精简它能直接减少每次调用的基础成本。

合理设置max_tokens

根据任务需求限制最大输出长度。简单问答设置500-1000，代码生成可设2000-3000。避免让AI生成过长文本，输出token价格通常是输入的2-5倍。

及时清理对话历史

长对话会累积大量token。完成任务后删除会话或创建新会话，避免为几百轮旧对话重复付费。OpenClaw等工具每次调用都发送完整历史，需特别注意。

选择合适模型分层

简单任务用轻量模型如Claude Haiku或Gemini Flash-Lite，复杂任务才调用旗舰模型。通过模型分层策略，bumo能帮你智能路由，自动选择最经济模型，无需手动判断。

压缩输入文本

发送给AI的文本先做预处理：去除空白、合并重复内容、提取关键信息。中文约1字=1 token，英文约4字符=1 token，理解这个比例有助于预估成本。

监控用量及时预警

建立Token用量监控机制，设置预算告警。当接近阈值时自动切换更便宜模型或降级服务。想要一键实现这些优化？使用bumo，内置成本优化引擎，帮你省心省力地控制AI支出。