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现在有很多不同类型企业，为了能在行业体现竞争力，尤其是想通过客服来吸引更多客户购买产品，以及和自己合作，都会落地使用AI智能。但是在整个使用过程中，由于成本居高不下，导致开销不断上涨，企业就会尽快落地大模型Token成本优化工具。
随着大模型在当前不同企业业务中深度落地后，多场景持续调用，也带来了Token开销持续在上涨，有很多企业在享受AI智能同时，也面临着预算超支这些难题不断出现。做好Token成本优化，就需要依托专业工具统计用量，定位浪费点，在不影响业务效果前提之下来削减无效开销，才是当前企业最想做到的事情。如果你想了解更多企业大模型降本干货，接下来通过本文为你做详细阐述。
一、企业Token成本居高不下的核心原因
有很多企业由于缺少了统一的Token用量统计能力，根本就无法识别业务中无效Token消耗，冗余Token，包括重复调用模型，过长对话上下文，这些都会持续产生不必要Token开销，企业管理人员也难以快速定位。这些浪费源头，所以导致在使用AI过程中成本居高不下。
多业务线共用模型接口，如果没有按场景拆分Token消耗，这样也会无法评估不同业务投入产出。特别是企业盲目选用高成本大模型，由于没有做好模型路由调度，只是简单需求反而调用大算力模型，这样就会进一步拉高整体预算成本。
二、Token成本优化通用干货方法
精简提示词是Token成本优化的基础手段，删除Token当中多余描述，重复内容，就能在保障输出质量前提下缩短文本长度，可以直接降低输入侧Token消耗。同时需要合理控制对话上下文窗口，并且要及时清理过期历史对话，也可以减少持续累积的Token。
模型分级路由属于高效策略，比如像简单的问答，包括文本摘要等这些轻量任务，可以调用低成本小模型，如果是复杂推理，以及专业内容生成场景，就可以启用高性能大模型，只要按需分配算力资源，就能避免大材小用导致的浪费。
Token成本优化，一定要建立用量控制体系，可以持续统计Token消耗，并且对用量暴涨业务，以及异常请求都能做到及时告警，可以快速排查恶意调用，包括循环请求等这些问题，当问题发现出现苗头，就能马上堵住成本漏洞。
三、得助Maas在Token成本优化中的作用
得助智能之所以能让很多企业比较认可，愿意尽快落地使用，主要依托的是大模型网关，能快速实现全链路Token用量采集和统计，能多维度的来拆解各业务，以及项目的Token消耗，做到了直观展示成本分布，能真正帮企业精准定位Token浪费环节。
得助智能平台还支持智能模型路由，并且会根据任务复杂度来自动匹配适度模型，就可以实现任务和模型智能调度。同时，得助智能还具备了用量阈值告警功能，如果一旦Token消耗超出了预设值，这时就会立刻推送预警，能马上规避突发成本暴涨。
得助智能Token成本优化，还包括了配套可视化分析报表，能持续追溯，优化前后Token用量对比，可以量化降本成效，更方便企业迭代优化策略。尤其是做到了轻量化接入，不需要大模型改造原有的业务系统，就能落地使用，让Token成本下降得到更好的优化。
四、适合落地该方案的企业
得助智能靠的是自己功能全，操作更方便，能真正帮企业AI降本提效，所以适用于很多类型企业落地使用。比如金融机构、SaaS服务商、智能客服企业、互联网平台、政务单位、内容生产企业。企业只要是多业务场景使用大模型，以及想要控制AI预算，并且能长期规模化使用大模型，挖掘降本空间，有这些需求企业都可以部署得助智能Token成本优化工具。
Token成本优化不只是单一手段，能做到统计、监控、调用、组合工程，所以这样的好用工具，企业自然愿意尽快落地使用。比如得助智能以全链路数据能力，帮落地企业持续降低大模型开销，让AI业务在可控成本下能稳步规模化落地企业。
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