要在大型应用中使用 OpenAI 模型时降低成本，请专注于优化 API 使用、选择高效模型以及实施使用监控。首先，尽量减少 API 调用和处理的令牌数量。例如，尽可能将多个请求批处理到单个 API 调用中——例如，在一个请求中处理 10 个用户查询，而不是 10 个单独的调用。使用缓存来存储频繁或重复的响应（例如，常见的客户支持问题），以避免冗余处理。调整参数，例如 max_tokens 以限制响应长度并防止不必要的令牌使用。例如，对于简短答案，将 max_tokens=150 设置为而不是默认的 2048，可以使每次调用的成本降低 90% 以上。
为您的用例选择合适的模型层。较小的模型（如 gpt-3.5-turbo）比 gpt-4 便宜得多，同时仍然可以有效地处理许多任务。例如，对于简单场景中具有可比输出，gpt-3.5-turbo 每 1K 个输出令牌的成本为 0.0005 美元，而 gpt-4 的成本为 0.06 美元，使其便宜 120 倍。如果您的应用程序需要高度结构化的输出（例如，JSON），请使用内置的响应格式化功能来减少后处理和重试。对于专门的任务，考虑微调较小的模型，以更低的成本获得更好的性能——OpenAI 的微调每个 1K 令牌的训练成本为 0.008 美元，从长远来看，这可以通过降低推理成本来获得回报。
实施使用跟踪和速率限制。使用 OpenAI 的 API 仪表板来监控每日令牌消耗并识别效率低下的情况。例如，如果 30% 的调用用于非关键任务（如生成占位符文本），请将这些调用推迟到异步低优先级队列，或在高峰时段限制它们。为意外的使用高峰设置自动警报。小心处理错误和重试——避免为失败的 API 调用进行无限重试循环，这会浪费令牌。相反，使用指数退避策略和回退机制（例如，如果重试失败，则提供缓存的响应）。结合这些策略可以降低 50% 或更多的成本，而不会牺牲性能。