上线前算清 token 成本与延迟
收录 2026-11-05
一个功能能不能活，常常死在成本曲线而不是 bug。
我要上线一个调用大模型的功能：[功能与调用方式]。请帮我做成本与延迟预算：1）拆出每次调用的输入、输出 token 估算公式，并给出单次成本；2）按日活、调用频次、重试率和缓存命中率，估算保守、预期、最坏三种场景；3）指出哪些设计会放大成本（长上下文、多重试、串行调用）；4）给出降本手段及各自的副作用（缓存、截断、小模型、批处理）；5）给出延迟预算、超时与降级策略；6）列出上线后必须监控的三个指标和告警阈值。不要给「优化提示词」这种笼统建议。
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[功能与调用方式]
使用建议
先算最坏情况的月账单，再决定要不要做。
可以这样改
- 要求它先复述需求与约束，确认无误再写代码。
- 让它给出最小改动 + 回滚方式，而不是整文件重写。
交付物（这次应拿到什么）
- 可运行的最小改动（含直接可用的代码块）
- 影响面清单：改了哪些文件、哪些调用点要跟着改
常见错法
- 一次让它改十个文件，最后分不清哪处改动导致了新问题。
- 只贴报错不贴代码和版本，拿到无法落地的修法。
输出验收（怎么判断能用）
- 改动可运行、可回滚，且没顺手改无关代码。
- 边界条件（空值、超长、并发）有说明或测试。
适用场景与注意
- 适合：让它先复述需求和约束，再给最小可运行改动。
- 注意：贴报错时同时给版本号与最小复现，否则它容易给出看似合理但不适配的写法。