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怎样优化Sage框架中LLM模型的token使用以降低成本？

2025-08-20

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背景介绍

在使用Sage框架整合多LLM模型时，token消耗是重要的成本考量因素。特别在企业级应用中，大量频繁的任务处理可能导致显著的API调用费用。

核心优化措施

启用令牌监控功能：Sage提供实时token统计面板，可查看输入、输出和缓存的token使用情况。
消息压缩技术：系统内置消息压缩算法，可减少30%-70%的token消耗。
调试模式日志分析：通过设置SAGE_DEBUG=true获取详细日志，分析token消耗热点。
模型选择策略：根据任务复杂度合理选择不同规模的语言模型。

操作指导

在.env文件中设置SAGE_DEBUG=true启用调试模式
通过Web界面的监控面板查看token使用统计
对于非关键任务，优先选择较小规模的模型
定期分析日志优化任务提示词设计

总结要点

通过Sage内置的监控功能和合理的使用策略，可有效控制token消耗，在保证任务质量的同时优化成本结构。

本答案来源于文章《Sage：智能多代理任务分解与协作框架》

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