9.3 性能优化与成本控制
智能体系统的运营成本主要来自 LLM API 调用。一个设计不当的智能体可能每个任务消耗数万 Token，导致成本失控。本节探讨如何在保证质量的前提下优化性能和控制成本。
9.3.1 成本构成与分析
大语言模型调用成本
以“托管式大模型 API”的常见计费方式为例，成本通常由以下部分组成：
输入词元：请求中提示词与上下文的计费。
输出词元：模型生成内容的计费。
缓存/折扣机制：部分平台对缓存命中或重复前缀提供优惠。
典型智能体任务的词元消耗： 一个包含多轮规划与多次工具调用的任务，词元消耗会显著高于“单次问答”。因此，成本分析应基于真实链路的采样统计，而不是只看单次调用。
基础设施成本
智能体系统的配套设施成本通常不容忽视：
向量数据库: 长期记忆存储和索引查询费用。
网络传输: 跨区域/跨洋调用的流量与延迟成本。
自建推理决策
随着规模扩大，可能需要评估从 API 转为自建推理的盈亏平衡点。建议按 TCO（算力、运维、弹性、可用性、合规、峰谷负载）做详细核算，而不是用单一阈值一刀切。
9.3.2 提示词与上下文优化
1. 提示词压缩
减少系统提示词的冗余。
2. 上下文窗口管理
除了压缩，还需要避免无限累积历史消息。使用 滑动窗口+摘要 策略。
图 9-1：上下文滑动窗口与摘要策略
9.3.3 缓存策略
缓存是计算机科学领域最有效的优化手段之一，在智能体体系中也不例外。
1. 提示词缓存
对于长文档分析或多轮对话，上下文的前缀往往是不变的。传统的 LLM 每次都要重新处理这些 Token。提示词缓存 允许将这部分计算结果缓存在 KV Cache 中，供下次请求复用。
工作原理: 如果新请求的前 10k Tokens 与缓存中的一致，则直接跳过 Prefill 阶段。
显式控制：部分平台支持通过请求参数显式标记可缓存段落（例如系统提示词或知识库文档）。
收益分析：缓存命中通常能同时降低成本与首字延迟（TTFT），但收益取决于命中率、前缀稳定性与平台实现。
2. 语义缓存
对相似查询返回缓存结果，无需调用 LLM。
图 9-2：语义缓存工作流程
适用场景: FAQ、重复性高的查询。
收益：在高重复场景下，可能显著降低成本并改善延迟。
3. 预加载
结合提示词缓存，在用户打开页面的瞬间，将相关的知识库上下文预加载到 KV 缓存中。
9.3.4 模型选择与蒸馏
"大模型教小模型" 是降低常态化运营成本的终极手段。
1. 模型蒸馏
如果不加控制，系统为了保证效果可能会倾向于长期使用高规格模型。但对于固定场景（如“SQL 生成”或“格式化输出”），通过微调或蒸馏得到的小模型往往也能胜任。
蒸馏流水线:
收集数据：使用高规格模型作为“教师”运行一段时间，收集输入输出对。
筛选黄金数据：结合人工抽检与自动规则筛选出高质量样本。
微调：使用这些数据微调一个更小、更便宜的“学生”模型。
替换上线：灰度替换并回归评测，观察质量与成本的变化。
2. 混合路由
即使有了微调模型，也可保留一个“兜底”机制：
图 9-3：大小模型混合路由策略
9.3.5 延迟优化
要降低延迟，架构层面的优化往往比代码层面的微调更有效。
1. 预处理-解码分离
对于自建模型或私有化部署，预处理-解码分离是解决高并发延迟的关键架构。
问题: 预处理（处理长提示词）是计算密集型的，解码（逐字生成）是内存带宽密集型的。混合部署会导致预处理阻塞解码，造成首字延迟极高。
解法: 将计算节点拆分为 预处理实例和解码实例，通过 KV Cache 传输状态。
预处理实例: 吞吐优先，快速处理长提示词。
解码实例: 延迟优先，快速生成 token。
2. 并行推测
当智能体还在思考 "我是否需要查询天气" 时，后台已经并发启动了 get_weather(city)。
猜中了: 用户感到零延迟。
猜错了: 浪费了一次 API 调用的钱。
权衡: 用 成本换延迟降低。
3. 网络优化
跨地域延迟：使用边缘节点或多区域部署来减少跨地域联网的 RTT。
协议优化: 使用 HTTP/2 或 WebSocket 减少连接建立开销。
9.3.6 成本监控
FinOps 是一种将财务问责制引入云和 AI 支出的文化与实践。在智能体体系中，它意味着工程团队需要对每一次 Token 消耗的 ROI 负责。
预算告警: 设置每日/每月硬性预算。
归因分析: 给每个 Trace 打上
User_ID,Feature_ID标签，分析哪个功能最烧钱。异常检测: 监控
Cost / Request指标，发现异常突增（通常意味着死循环）。
下一节: 9.4 企业级安全与合规部署
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