jeniya.cn 成本优化指南

本文介绍如何优化 jeniya.cn API 的使用成本。

费用计算方式

基础公式

费用 = 输入 tokens × 输入单价 × 倍率 + 输出 tokens × 输出单价 × 倍率

示例计算

假设调用 Claude Sonnet：

• 输入：1000 tokens
• 输出：500 tokens
• 输入单价：$0.03/1M
• 输出单价：$0.15/1M
• 倍率：0.1x

费用 = (1000/1M × $0.03 × 0.1) + (500/1M × $0.15 × 0.1)
     = $0.000003 + $0.0000075
     = ¥0.0000735

模型选择策略

模型性能对比

模型	速度	质量	成本	适用场景
Flash-8B	快	中	最低	代码补全、简单任务
Flash	快	高	低	日常开发、中等复杂
Haiku	快	中	低	快速响应、高频调用
Sonnet	中	高	中	大多数应用场景
Opus	慢	最高	高	复杂推理、高质量输出

推荐使用比例

const optimalUsage = {
  // 代码补全：最便宜，但质量够用
  autocomplete: {
    model: "gemini-2.5-flash-8b",
    ratio: 0.60, // 60% 的调用
    costSaving: "约 70%"
  },
  
  // 日常开发：平衡方案
  development: {
    model: "gemini-2.5-flash",
    ratio: 0.30, // 30% 的调用
    costSaving: "约 50%"
  },
  
  // 复杂任务：高质量输出
  complex: {
    model: "claude-opus-4.5",
    ratio: 0.10, // 10% 的调用
    costSaving: "N/A"
  }
};

优化技巧

1. 提示词优化

移除冗余信息

优化前：

请帮我分析下面这段代码，我需要你仔细检查每一行代码，看看是否有任何潜在的问题，包括但不限于：性能问题、安全问题、可维护性问题、可读性问题，以及任何可能导致 bugs 的地方。请详细说明你发现的每一个问题，并给出改进建议。

优化后：

分析这段代码的性能和安全性问题，给出改进建议。

效果： 减少约 40% 的输入 tokens

使用系统提示词

# 不高效的方式
messages = [
    {"role": "user", "content": "你是Python专家。请分析代码..."},
    {"role": "user", "content": "代码内容..."}
]

# 高效的方式
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是Python专家"},
    {"role": "user", "content": "请分析代码..."}
]

2. 输出控制

限制输出长度

# 不限制输出
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    max_tokens=2048,  # 可能产生大量输出
    messages=[...]
)

# 限制输出
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    max_tokens=512,  # 合理的输出长度
    messages=[...]
)

使用流式输出

# 传统方式 - 需要等待完整输出
response = client.messages.create(...)
print(response.content)  # 等待全部完成

# 流式输出 - 实时显示
with client.messages.stream(...) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

3. 缓存策略

本地缓存

import functools
import hashlib
import json

def cache_result(func):
    cache = {}
    
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(prompt, model="claude-sonnet-4.5"):
        cache_key = hashlib.md5(f"{model}:{prompt}".encode()).hexdigest()
        
        if cache_key in cache:
            return cache[cache_key]
        
        result = func(prompt, model)
        cache[cache_key] = result
        return result
    
    return wrapper

@cache_result
def call_claude(prompt, model="claude-sonnet-4.5"):
    return client.messages.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

Redis 缓存

import redis
import json

def get_from_cache_or_api(prompt, cache_key):
    redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
    
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    result = client.messages.create(...)
    redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(result))
    return result

4. 批量处理

合并请求

# 不高效 - 多个单独请求
for item in items:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4.5",
        messages=[{"role": "user", "content": f"分析：{item}"}]
    )

# 高效 - 批量处理
batch_prompt = """
请分析以下项目列表，每个项目用数字分隔：
1. """ + "\n2. ".join(items)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": batch_prompt}]
)

成本监控

Python 监控脚本

import anthropic
import logging
from datetime import datetime
from collections import defaultdict

class CostMonitor:
    def __init__(self):
        self.token_counts = defaultdict(lambda: {'input': 0, 'output': 0})
        self.costs = defaultdict(float)
    
    def track_call(self, response, model):
        """跟踪一次调用"""
        usage = response.usage
        
        self.token_counts[model]['input'] += usage.input_tokens
        self.token_counts[model]['output'] += usage.output_tokens
        
        # 计算费用 (需要根据实际单价调整)
        input_cost = usage.input_tokens * 0.03 / 1_000_000 * 0.1
        output_cost = usage.output_tokens * 0.15 / 1_000_000 * 0.1
        
        self.costs[model] += input_cost + output_cost
    
    def print_summary(self):
        """打印成本摘要"""
        print("\n=== 成本摘要 ===")
        for model, tokens in self.token_counts.items():
            total_tokens = tokens['input'] + tokens['output']
            cost = self.costs[model]
            print(f"{model}:")
            print(f"  输入: {tokens['input']} tokens")
            print(f"  输出: {tokens['output']} tokens")
            print(f"  总计: {total_tokens} tokens")
            print(f"  费用: ¥{cost:.4f}")
        print("=" * 20)

# 使用
monitor = CostMonitor()

response = client.messages.create(...)
monitor.track_call(response, "claude-sonnet-4.5")

monitor.print_summary()

设置预算提醒

import anthropic
import requests

def check_budget_status():
    """检查预算状态"""
    # 获取实际使用量 (需要集成 jeniya.cn 的余额查询 API)
    usage = get_current_usage()  # 这里需要根据实际 API 调整
    
    if usage > 100:  # 超过 ¥100
        send_notification("⚠️ 预算警告：本月已使用 ¥100")
    elif usage > 50:
        send_notification("提醒：本月已使用 ¥50")
    
    return usage

def send_notification(message):
    """发送通知 (可以是钉钉、企业微信、邮件等)"""
    webhook_url = "your_webhook_url"
    requests.post(webhook_url, json={"message": message})

实用工具

token 计数工具

import anthropic

def count_tokens(text, model="claude-sonnet-4.5"):
    """估算 token 数量"""
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # 使用 token counter
    response = client.messages.count_tokens(
        messages=[{"role": "user", "content": text}],
        model=model
    )
    return response.count

成本估算器

def estimate_cost(input_tokens, output_tokens, model):
    """估算费用"""
    rates = {
        'claude-sonnet-4.5': {'input': 0.03, 'output': 0.15, 'multiplier': 0.1},
        'claude-opus-4.5': {'input': 0.15, 'output': 0.75, 'multiplier': 0.2},
        'gemini-2.5-flash': {'input': 0.000075, 'output': 0.0003, 'multiplier': 0.05},
    }
    
    rate = rates[model]
    cost = (
        input_tokens * rate['input'] / 1_000_000 * rate['multiplier'] +
        output_tokens * rate['output'] / 1_000_000 * rate['multiplier']
    )
    
    return cost

成本优化检查清单

• [ ] 选择了合适的模型
• [ ] 提示词简洁明了
• [ ] 限制了输出长度
• [ ] 使用了缓存策略
• [ ] 设置了预算提醒
• [ ] 监控了使用情况
• [ ] 使用流式输出提升体验
• [ ] 避免重复调用

下一步

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