大模型 API 的成本优化，过去主要围绕三个变量：模型单价、Prompt 长度和缓存命中率。现在，时间也进入了公式。

摘要：截至2026年8月，大模型API的核心矛盾已从资源稀缺转向模型迭代过快导致的应用稳定性问题。主流厂商频繁调整模型版本、定价及性能（如OpenAI降价、Google推出高效Token模型、Claude更新Tokenizer），使得单纯依赖单一模型可能增加隐性成本（如重试、迁移开销）。解决方案是在业务代码与模型厂商间引入统一API网关，实现模型路由、成本统计和故障切换的集中管理。

摘要：截至2026年8月，大模型API的核心矛盾已从资源稀缺转向模型迭代过快导致的应用稳定性问题。主流厂商频繁调整模型版本、定价及性能（如OpenAI降价、Google推出高效Token模型、Claude更新Tokenizer），使得单纯依赖单一模型可能增加隐性成本（如重试、迁移开销）。解决方案是在业务代码与模型厂商间引入统一API网关，实现模型路由、成本统计和故障切换的集中管理。

摘要：截至2026年8月，大模型API的核心矛盾已从资源稀缺转向模型迭代过快导致的应用稳定性问题。主流厂商频繁调整模型版本、定价及性能（如OpenAI降价、Google推出高效Token模型、Claude更新Tokenizer），使得单纯依赖单一模型可能增加隐性成本（如重试、迁移开销）。解决方案是在业务代码与模型厂商间引入统一API网关，实现模型路由、成本统计和故障切换的集中管理。