针对API调用成本管理，可采用以下策略：
基础优化方案
- 模块化安装：仅安装所需功能包（如text/image）
- caching mechanism：利用内置的openai_complete_if_cache实现结果复用
- Model Selection：非关键问答使用gpt-4o-mini而非完整版
高级控制方法
- 预处理过滤：先本地解析文档结构再选择关键内容提交
- batch file：集中处理文档而非单次交互
- hybrid search：优先使用关键词匹配减少LLM调用
成本监控
Recommendation:
- 为API密钥设置用量告警
- utilization
max_tokens参数限制响应长度 - Regular cleaning
rag_storage中的缓存
实测数据显示，通过优化配置可使月度API成本降低40-60%，特别是在处理大量技术文档时效果显著。
This answer comes from the articleRAG-Anything: an all-in-one RAG system that can handle graphic formsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 使用时如何控制API调用的成本？有哪些优化建议？
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