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如何避免MassGen在多模型协作中的资源浪费？

2025-08-20

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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。

智能节流：配置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：启用--cache-dir ./cache存储历史响应
对相似查询直接复用结果
成本监控：集成usage_tracker.py脚本实时显示：
– Token消耗
– API调用次数
– 预估费用

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