问题背景
并行调用多个API可能导致响应延迟和费用激增，需要精准控制资源分配。
estratégia de otimização
- 智能节流：configurar
task_timeout: 30秒自动终止低效查询 - 分层调用：在fast_config.yaml中设置:
model_tiers:
- 首选项: [gpt-4o]
- 备选项: [gemini-flash] - 缓存复用：começar a usar
--cache-dir ./cache存储历史响应
对相似查询直接复用结果 - 成本监控：integrado (como em um circuito integrado)
usage_tracker.py脚本实时显示：
– Token消耗
– API调用次数
– 预估费用
melhores práticas
对时效性不强的任务：
1. 使用--offline-mode先运行本地模型
2. 仅将争议结果提交云端模型仲裁
可降低60%以上的API开销
Essa resposta foi extraída do artigoMassGen: um sistema de processamento de tarefas colaborativas com inteligência múltiplaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何避免MassGen在多模型协作中的资源浪费？
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