大模型推理成本失控怎么办：缓存、批处理与算力利用率的完整治理

成本必须按业务结果计算

只看每百万令牌价格会忽略请求长度、并发、失败重试和空闲算力。应将成本拆成输入令牌、输出令牌、检索与工具调用、GPU 时间以及平台固定费用，再计算每次有效任务的完整成本。不同业务的质量目标不同，客服问答、内容摘要和代码生成不应强行使用同一模型与同一上下文长度。

先减少无效令牌

系统提示词、历史对话和检索片段常在迭代中不断膨胀。可通过上下文摘要、字段化状态、检索去重和最大输出限制减少冗余。稳定且重复的前缀适合使用提示缓存；相同语义请求可在安全边界内使用结果缓存，但必须把用户权限、数据版本和模型版本纳入缓存键，防止返回过期或越权内容。

提高计算资源利用率

在线服务可采用连续批处理，将不同时间到达的请求动态合并。批次过大会增加首字延迟，因此要按服务等级设置队列等待上限。KV 缓存需要配额与淘汰策略，长上下文请求不能无限占据显存。量化可以降低显存和吞吐成本，但必须针对真实任务验证质量，而不是只比较通用榜单。

用模型路由匹配任务难度

简单分类、抽取和改写可由小模型处理，复杂推理再升级到高能力模型。路由器应依据任务类型、上下文长度、置信度和失败历史决策，并保留兜底路径。若升级比例持续升高，说明任务分类或小模型能力已经不匹配，需要重新评测。

形成容量与预算闭环

监控首字延迟、每秒输出令牌、批处理效率、显存占用、缓存命中率和每个业务的单位成本。为租户与功能设置预算告警和并发上限，在流量激增时优先保证核心任务。成本优化不能以不可解释的质量下降为代价，每项优化都应同时报告质量、延迟与费用三组指标。