成本性能优化方案
要实现API性价比最大化，需要结合LM Speed的三大核心功能：
- benchmarking：对同一任务测试不同价位的模型（如GPT-4与轻量级模型），比较它们的TPoS与计费token消耗比。注意观察”处理效率/美元”指标（需手动计算）。
- stress test：通过模拟高并发请求（本地部署可调整测试线程数），识别API的性价比拐点。例如某些模型在50QPS时性价比最高。
- Historical data analysis：建立模型性能-成本矩阵，标记出不同任务类型的最佳选择（如创意生成优选模型A，逻辑推理优选模型B）。
Hands-on advice:
1. 对时效性要求低的任务，选择响应较慢但成本低的模型
2. 在业务高峰期使用性能稳定的付费API，闲时切换免费API
3. 根据LM Speed报告设置自动降级策略（当TPoS低于阈值时切换模型）
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化大模型API调用成本与性能的平衡？
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