鸿蒙生态越来越完善，很多开发者正在或计划为应用接入大模型API（智能助手、内容生成、图像识别等）。虽然具体集成的模型和接口各不一样，但API调用的成本优化逻辑是相通的。

我们团队在做AI功能时，也遇到过Token账单飙升的烦恼。复盘之后总结了几条通用经验，不一定直接套用，但希望能给你一些启发。

1. 让模型“好好说话”

• 模型默认容易输出冗余内容（“首先…其次…总之…”）。

• 做法：在提示词中明确要求“只返回结果，不包含任何解释”，或限制输出长度。

• 效果：输出Token减少50%以上，信息量不减。

2. 缓存重复请求

• 用户频繁问类似问题（如“如何使用XX功能”），每次都调大模型很浪费。

• 做法：前端或代理层增加轻量缓存（语义匹配），命中则直接返回。

• 效果：30%以上的请求无需调用模型，成本下降立竿见影。

3. 按任务难度分模型

• 简单的意图识别、分类等任务，用轻量模型就够了。

• 做法：在请求中根据关键词或长度动态选择不同能力的模型。

• 效果：综合成本可降低30%+。

如果你正在集成AI API，想省去自己折腾网关和缓存的麻烦

我们团队把这些优化封装成了开箱即用的API网关 Tokaify，可以先测试效果再决定是否使用。

鸿蒙开发者社区鼓励高效落地，希望这些通用思路能帮你在AI功能开发中少花冤枉钱。如果你有更好的优化技巧，欢迎留言交流～