Langroid提供了以下方法来优化LLM API调用：
- Caching-Mechanismus：支持使用Redis或Momento缓存LLM响应，避免重复调用相同内容
- Streaming-Ausgang：使用异步方法实现流式响应，提升用户体验
- 精确令牌控制: Durch die Einstellung der
max_tokens参数限制响应长度 - Lokale Modellunterstützung：可通过Ollama或LiteLLM集成使用本地部署的模型
实施建议：对频繁查询的内容启用缓存，对大响应启用流式输出，并根据需求场景选择平衡本地和云端模型的混合使用策略。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangroid: Einfaches Navigieren in großen Sprachmodellen mit Multi-Intelligent Body ProgrammingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Kosten und die Reaktionszeit von LLM-API-Aufrufen optimieren?
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