鸿蒙生态正逐步完善,很多开发者正在为应用接入大模型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:

  1. 让模型“好好说话”,只返回结果不输出废话;
  2. 高频重复问题用缓存承接;
  3. 按任务难度选择不同价位的模型,简单任务不用旗舰版。

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,朋友们可以先上手测试效果再决定是否使用。

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