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價格會周期性下調(diào)，但賬單主要被“每次任務(wù)要走幾步”決定。把平均推理步數(shù)少掉 1 步，往往立竿見影；在不少業(yè)務(wù)里，其效應(yīng)大于同型號單價再降 10%。

步數(shù)，才是成本的主變量

一套能跑通的 AI 工作流，真實樣貌越來越像“多級流水線”：檢索、重排、壓縮、調(diào)用、復(fù)查，再決定要不要加做一步。步數(shù)一多，哪怕單價便宜，賬單也會被放大。這不是直覺，是近年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)在提醒我們：2024 年圍繞 agent 的實踐里，平均每條 trace 的步驟數(shù)從 2.8 漲到 7.7；工具調(diào)用的占比也顯著抬升。說明大家都在用“多步”換效果，但也在用“多步”放大成本彈性。所以先盯步數(shù)，而不是盯牌價。

具體到每一步，常見的“隱形重復(fù)”來自于上下文復(fù)用不充分。2024–2025 年，廠商在這件事上給出直接籌碼：比如 Anthropic 推出提示緩存，把“已緩存的輸入”按 ≤原價 1/10計費，讀寫分開，提示模板和文檔可跨輪復(fù)用；不少企業(yè)把系統(tǒng)提示與常用知識塊緩存后，每輪對話的固定成本立刻下降。這類“少一復(fù)制步”的收益，往往超過單價再小幅下調(diào)。

更要命的是，步數(shù)會相互連鎖。你在上游多取 2 篇文檔，下游就多壓縮一次、重排一次；一旦采用“多輪自我反思”，思考 tokens 又會滾上來。與其死摳型號差價，不如給“是否需要下一步”先裝一只閘門。這只閘門，才是賬單的主旋鈕?！奄F腦力只留給難題，能少跑一輪校驗就少跑一輪。

少檢索一次，真的比降價 10% 更有用嗎？

很多 RAG 實戰(zhàn)里，top-k 設(shè)得偏大，是因為大家不愿意錯過關(guān)鍵信息。但當(dāng) k 從 8 減到 4、6，檢索質(zhì)量不會線性崩，延遲和輸入 token卻能明顯回落；再搭配“先用 BM25 過濾、再向量召回”，你會發(fā)現(xiàn)少一次檢索重排，比“盯住模型降價 10%”更靈。實務(wù)建議是先把 k 縮到 4–6 做盲測，統(tǒng)計質(zhì)量回落是否可接受；大多數(shù) FAQ、客服、內(nèi)部知識庫場景，能接受。

還有一類“檢索步”躲在內(nèi)置 Web 搜索里。2025 年 OpenAI 把 Web Search 做成內(nèi)置工具，4o/4.1 系列按$25/1K 次計，且“搜索內(nèi)容 tokens”打包計價；但 o3 / o4-mini 則會按模型費率繼續(xù)計這批“搜索內(nèi)容 tokens”。如果任務(wù)確實要搜，一是減少一次搜索調(diào)用直接省一筆，二是換到包含型定價的型號避免雙邊計費。對“每會話搜 1–2 次”的常見用法，少 1 次的單位降幅，往往就超過“型號再降 10%”。

一個開發(fā)者給出過更直觀的賬單教訓(xùn)：在 LangChain 的“refine 鏈”默認(rèn)策略下，同一個問答被拆成多次 LLM 調(diào)用，總 tokens 直接翻倍，兩次實驗賬單相差 2.7×。這里并沒有換更貴的模型，只是多跑了幾步。

在步數(shù)≥5 的業(yè)務(wù)里，“少一檢索/重排/審校步”，往往就是 >10% 的確定性降幅。

35% 與 50%：兩種省錢的確定性

思考 tokens 是新賬單大頭。2025 年 AWS 團(tuán)隊用 DeepSeek-R1 做演示，靠提示優(yōu)化把“思考 token”平均壓縮 ~35%，并保持正確率不降——等價于把“多想一步”的習(xí)慣從系統(tǒng)里拔掉。

另一種是把慢活改成批處理。OpenAI 的 Batch API 把輸入與輸出直接打?qū)φ郏?strong>-50%），前提是你接受最長 24 小時回執(zhí)。很多日報、離線歸檔、模板生成都能遷到批通道，把“可等的步”從在線鏈路拆出來，在線鏈路的步數(shù)自然變短，每任務(wù)賬單雙向下降。

數(shù)字不需要花哨。一個客服日報，如果在線鏈路原本 6 步，遷出其中 2 步到 Batch 通道，在線只剩 4 步，線下那 2 步再打五折。這種“結(jié)構(gòu)性少兩步 + 結(jié)構(gòu)性半價”的組合拳，遠(yuǎn)大于盯著型號價格再摳 10%。你不必等廠商降價，自己就能把賬單切半。

對照案例：

• 2023–2024 年，微軟研究的 LLMLingua/LongLLMLingua 展示了 4×–20× 的提示壓縮能力，常見長上下文任務(wù)能做到成本降幅 50%+ 而精度持平或更好；背后機理就是減少無效讀寫步。
• 2024–2025 年，企業(yè)把緩存 + 批處理一起用：模板與系統(tǒng)提示走緩存、日報走批通道。經(jīng)驗是兩者可疊加，而不是二選一。

像換擋：把慢活丟進(jìn)慢隊列

你不必一次性“降維打擊”所有步驟。更穩(wěn)的方式是給每一步標(biāo)注時間敏感度，能等的進(jìn)慢隊列，不能等的留在線。推理步數(shù)的本質(zhì)是把“任務(wù)單位”拆成可以選擇的段，隨后對每段單獨計價和單獨降本。

兩種常被忽視的降步法：

其一，推理前壓縮。把多輪歷史、示例、長文檔先過一遍輕模型壓縮，把“讀上下文”這一步交給便宜的模塊；主模型只讀“濃縮后的信息”。微軟的 LongLLMLingua 在長上下文下給出的實測是：4× 更短輸入+ 質(zhì)量反升（NQ 提升 21.4 個點的 case），對在線延遲也有 1.4×–2.6× 的加速——就是在主鏈上少了一步“讀冗余”。

其二，自托管或大規(guī)模并發(fā)時的“推測解碼/投機采樣”。工程側(cè)把“每步生成的計算量”降下來：Snowflake 在 Copilot 里用投機解碼做了延遲與吞吐的 4× 級提升——在自建或專有 GPU場景，吞吐×速度≈成本彈性；本質(zhì)是在每步里少算。

一個小流程，把“步數(shù)治理”變成日常：

這條鏈子只做一件事：每過一關(guān)先問一句“非做不可嗎？”。能等，就進(jìn)慢隊列；能省，就用壓縮；能并行，就別串行。你會發(fā)現(xiàn)，價格表保持不變，每單成本也能肉眼可見地往下走。

接下來 12 個月：先裝閘門

給“多想一步”設(shè)預(yù)算。 面對 o1/o3/DeepSeek-R1 這類會“長考”的模型，先在提示里明確思考上限與輸出規(guī)范，AWS 的演示給出過一個可復(fù)用的門檻：在 HLE 子集上，用 Prompt Optimization 把平均“思考 token”從 3,063 壓到 1,898，完成率從 80% 提到 90%。

為“按次計費的工具”裝止回閥。 Responses/Assistants 的File Search 按$2.50/1K 次計，Code Interpreter 按每會話 $0.03 計，Web 搜索還有“搜索內(nèi)容 tokens”的型號差異。默認(rèn)全開，就等于默認(rèn)多走幾步。把“何時調(diào)用工具”做成條件觸發(fā)，每少一次工具步，都不是小錢。

把“能等的步”一律下沉到 Batch。 你會很快發(fā)現(xiàn)，50% 折扣疊加緩存 90% 折價，帶來的單位降幅，幾乎不可能被“型號再降 10%”追上。

再回頭看“模型單價”。當(dāng)然要比，但把它放到最后一步。先把步數(shù)減掉 1，再去比型號、談?wù)劭郏?strong>次序反過來，賬單才會真的往下走。

收官：這幾條路更穩(wěn)

先簡單收束：同一型號的“少一步”，往往勝于“再便宜 10%”。把“步數(shù)治理”當(dāng)作產(chǎn)品設(shè)計的一部分，才是更可復(fù)制的做法。

• 先裝閘門，再加油門（風(fēng)險防御向）：對“思考tokens”“工具調(diào)用”“外部檢索”設(shè)顯式預(yù)算與觸發(fā)條件；默認(rèn)不開，命中才開。壞答案可以回退，失控的步數(shù)很難回頭。
• 把能等的任務(wù)排隊（經(jīng)營結(jié)構(gòu)向）：把“日報/歸檔/模板化生成”強制進(jìn)Batch；在線鏈路只留決策步與呈現(xiàn)步，離線鏈路吃50%折扣——慢就是便宜。
• 讓壓縮成為默認(rèn)（架構(gòu)向）：在主模型前放提示壓縮/歷史裁剪的輕模塊，先把上下文變瘦，再讓大模型動手；典型長文任務(wù)能拿到4×以上的輸入收縮。
• 按次計費要可見（治理向）：對FileSearch、WebSearch、CodeInterpreter做顯式計數(shù)器與用戶可見的開關(guān)，用UI告訴用戶“這一步會花錢”，自然就少走一步。
• 給深研裝白名單（增長向）：把“多查一步/多想一輪”做成可申領(lǐng)的高級能力，在高客單價場景放開，用“體驗差異”換取愿付溢價；其它場景保持克制。
• 定價即治理（產(chǎn)品向）：把“高頻輕量”和“低頻重度”拆開賣——周內(nèi)輕用走mini/緩存價，月末重算走big+Batch；讓步數(shù)結(jié)構(gòu)而不是型號名字，成為你的價格錨點。

刪掉多余的那一步！

世界會繼續(xù)降價，賬單未必會。真正讓人睡得著的，不是下一次促銷，而是把多余的一步刪掉后的安靜。我們對沖不確定性的方式，從來不是把眼睛盯在價目表上，而是把流程的選擇權(quán)拿回手里——先問一句“非做不可嗎”，然后把能等的放慢，把能省的省掉。

當(dāng)系統(tǒng)少想一會兒、隊列慢一下、檢索輕一點，產(chǎn)品的質(zhì)地并不會塌，反而更清澈。省下來的不是幾分錢，而是團(tuán)隊的專注、機器的喘息、用戶的耐心。愿每一次“算了，這步先不做”的克制，都能換來一次更長久的奔跑。明天第一單開始，少走一小步，讓賬單也往后退半格。