AI成本优化实战策略：Token消耗优化（提示词压缩：LLMLingua压缩提示词50%保留核心语义；去除冗余和重复指令；系统提示复用（prefix caching）降低每次成本30%）；语义缓存（GPTCache等框架：相同语义的问题复用答案；TTL策略管理缓存生命周期；缓存命中率目标>40%）；智能模型路由（请求难度分类：简单问题→GPT-3.5/Haiku，复杂问题→GPT-4o/Opus；路由器训练方法；Martian/LiteLLM路由框架）；批量处理优化（Batch API折扣50%（OpenAI）；非实时请求队列化批量发送；结果回调或轮询）；Token预算管理（按用户/功能设置Token配额；超出时降级到小模型；月度成本预警告警）；成本监控（per-request成本追踪；异常消耗告警；成本-质量Pareto分析）。