Token工程的四大实用支柱：超越提示压缩的成本优化
本文介绍了在大规模AI应用中优化token成本的四大实用支柱：一是上下文缓存与Agent循环修剪，通过裁剪中间工具输出和总结历史步骤保持提示精简，利用缓存可获最高75%的输入折扣；二是实时与批量推理，将非紧急任务如工单汇总、报告生成等打包为异步批处理，可享50%折扣；三是设置思考预算，避免推理模型在简单任务上消耗数千隐藏思考token；四是模型合理选型与持续评估，90%的任务应使用最小最便宜的模型，并通过自动化评估及时更换高效模型，配合Apigee AI Gateway等企业网关实现智能路由与安全防护。
