AI研究助手的成本控制策略
CleverBee提供三层成本优化方案：
- caching mechanism：NormalizingCache会存储历史查询，当相似问题出现时优先调用缓存结果，避免重复计算
- Model Selection：在config.yaml中配置经济型模型（如Gemini 2.5 Flash），必要时才启用高端模型
- real time monitoring：界面直接显示每次查询的token消耗，历史记录可导出分析
进阶技巧包括：1) 设置限额防止单次消耗过大 2) 优先使用PDF解析而非网页爬取固定内容 3) 对于长期项目可配置本地GGUF模型（需24GB以上显存）。云端模型推荐设置参数为0.3-0.7平衡质量与成本。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化AI辅助研究的成本消耗？
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