智能模型调度与成本控制方法论
针对LLM API的高昂费用问题，Agno给出以下成本优化组合拳：
- Roteamento de modelos: Configurações
model_router策略，简单查询路由到Claude Haiku，复杂任务改用GPT-4 - mecanismo de cache: Habilitar
response_cache=True缓存高频问答，减少API调用 - 预算熔断: através de
CostMonitor模块设置月配额，超额自动切换本地模型
某电商客服系统实施案例：采用gpt-3.5-turbo处理80%常规咨询，仅升级5%复杂工单到gpt-4，配合Redis缓存热门商品咨询，实现月API费用下降67%的同时满意度提升12%。
Essa resposta foi extraída do artigoAgno: uma estrutura para a criação de inteligências multimodais com memória, conhecimento e ferramentasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样避免大模型API成本失控同时保证服务质量？
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