Token成本管控

企业通过模型分级、缓存机制、预算限制、调用审计等手段管理AI调用成本的系统性方法。在[[企业AI转型陷阱]]中，缺乏Token成本管控是导致“全员AI”运动失败的直接原因。

关键措施

• 模型分级：轻量任务用便宜模型或本地模型，复杂任务调用昂贵闭源模型
• 缓存层：建立企业级AI网关，对重复请求进行缓存，避免重复付费
• 预算限制：每个部门、个人设置明确的调用额度、预警机制和使用规范
• 熔断机制：为自动化Agent设置调用上限和熔断机制，防止死循环消耗
• 审计追踪：对Prompt进行脱敏、缓存、审计，追踪Token消耗来源