大模型实战:大模型推理性能优化与成本控制实战

在前面几篇里,我们把企业大模型应用从 0 搭到了「能跑生产」:

  • DeepSeek + RAG 的企业知识库;
  • 接入了 钉钉 / 企业微信 的企业助手;
  • 多轮对话 + 工具调用 的企业智能助理;
  • LangChain / LlamaIndex 做了工作流编排;
  • 甚至已经搭好了 多智能体中台 + 能力市场 + 监控告警

但只要一上线,技术团队和老板都很快会问两个问题:

  1. 为什么越来越慢?​
  2. 为什么这么贵?​

本篇就聚焦一件事:

在不明显牺牲效果的前提下,系统性地优化 大模型推理性能 ,并把 成本控制 在一个可接受、可预测的范围内。

文章会从「监控 → 请求级优化 → 架构级优化 → 模型级优化 → 预算治理」几个层次展开,给出可直接落地的策略和代码骨架。


一、先算清楚:你的大模型钱都花在了哪里?

在企业场景里,大模型推理成本主要由三个维度构成:

  1. Token 维度成本

    • 输入 Prompt 长度(历史对话 + 上下文 + 系统提示词)
    • 输出内容长度(回答字数、格式化程度)
    • 不同模型的单价($/1k tokens)
  2. 调用次数维度成本

    • 日均调用次数(用户规模 × 使用频次)
    • 是否有重复问题 / 重复场景
    • 是否存在「可以不用大模型却用上了」的情况
  3. 架构与模型维度成本

    • 是否使用了合适大小的模型(大材小用 vs. 能力不足)
    • 是否有缓存、批处理、多模型路由
    • 是否利用了量化、本地部署等手段

一个典型企业的「惊吓时刻」通常是这样的:

  • 只做了简单 FAQ + RAG;
  • 没做任何监控与优化;
  • 月底一看账单,几万块钱就没了

所以,在谈如何省钱之前,先把钱烧到哪里搞清楚


二、可观测是降本第一步:必须先有一套"成本仪表盘"

在你已有的 Orchestrator / 工作流入口层,建议统一打这几类指标:

  • Token 指标

    • 输入 tokens(prompt_tokens)
    • 输出 tokens(completion_tokens)
    • 总 tokens(total_tokens)
    • 按:模型 / 场景 / Agent / 部门 分维度统计
  • 性能指标

    • P50 / P95 延迟(毫秒)
    • 各关键节点(RAG 检索、LLM 推理、工具调用)的耗时
  • 质量 / 稳定性指标

    • 错误率(网络错误、超时、限流)
    • 重试率(retry)
    • 缓存命中率(response 缓存 / 检索缓存 / 工具缓存)
  • 费用估算

    • 按模型估算 /小时、/天、$/月
    • 按场景估算成本占比(HR / 客服 / 采购等)

有了这些,你才能:

  • 找出 top N 高成本场景;
  • 识别「最耗时节点」;
  • 定期做「节流项目」评估。

如果前几篇你已经用 Prometheus + Grafana 建了监控,这一层只是在原有基础上多加几条指标和告警规则而已。


三、请求级优化:先砍掉"不必要的 token"

这一层是最立竿见影、工程量也最小的一层。

3.1 精简 Prompt:从「小说式」变成「指令式」

常见问题:

  • 系统提示词里写了大段场景描述、人格设定;
  • 用非常冗长的自然语言约束输出格式;
  • 不同场景复用一个"万能 Prompt",导致每次都在传一大堆无关内容。

优化思路:

  1. 按场景拆模板

    HR、客服、采购分别有自己的 Prompt 模板,不要一个模板打天下。

  2. 尽量结构化而不是散文式

    例如,用「角色 + 规则 + 输入字段」三段式,而不是"你现在是一个 XX 助手......"写一大堆。

  3. 能用系统层约束的就别在用户 Prompt 里啰嗦

    如要求「不要编造」「少于 200 字」,集中写在系统消息中。

实践中,精简 Prompt 往往可以把输入 Token 减少 30%~60%,而回答质量并不会明显下降,甚至因为更明确反而更稳定。

3.2 管理历史对话:摘要压缩,而不是"全量回放"

多轮对话场景里,最常见的 token 黑洞是:

把整段 N 轮对话原样加在 messages 里发给模型。

问题在于,大部分早期对话在当前轮的作用非常有限,却一直占着 Token 预算。

可行的做法:

  • 只保留最近 N 轮原文(例如 3~5 轮);
  • 更早的对话用「概要摘要」形式存在:
    • 在后台按需调用一次 LLM,将早期对话压缩成不超过 100~200 字的要点;
    • 后续对话只带这段摘要 + 最近几轮原文。

这样可以让多轮对话的输入 Token 始终控制在一个可预期的范围内(例如 300~600 tokens),避免线性膨胀。

3.3 裁剪无关字段:传给 LLM 的越少越好

大模型并不需要知道所有上下文字段:

  • 用户档案:几十个字段中,真正跟当前问题相关的可能只有部门、岗位、工龄;
  • 订单信息:真正关心的可能只有状态、金额、时间,而不是一整条 JSON。

在进入 LLM 前,可以用一个「字段白名单」做一次裁剪:

  • HR 场景:只保留 department / level / hire_date
  • 采购场景:只保留 amount / currency / supplier / category

这一步很容易被忽视,但在大量调用场景下,累积节省的 token 和序列长度会非常可观。


四、架构级优化:缓存 + 批处理,直接砍掉大头浪费

当你已经有了多个场景、多个 Agent、多个工作流之后,最能直接省钱的,往往是「重复调用」与「碎片化请求」。

4.1 三类缓存,优先级从高到低

  1. 响应缓存(LLM Response Cache)​

    • 适用:FAQ 问答、制度条款解释、固定政策说明。
    • 策略:对「问题归一化」后做缓存键,例如:
      • 去除空格、标点变体;
      • 做意图归类 / 关键词提取;
    • 注意:带强时效性、强个性化的数据(如余额、订单状态)不要直接缓存完整答案。
  2. 检索缓存(RAG Retrieval Cache)​

    • 适用:相同问题命中的文档片段通常相同的场景。
    • 策略:对查询文本做 embedding 前的归一化,把向量检索结果缓存起来:
      • 节省 embedding 开销;
      • 避免重复向量召回。
  3. 工具调用缓存(Tool Result Cache)​

    • 适用:短时间内重复查询的系统,如订单状态、工单状态。
    • 策略:TTL 型缓存(例如 30~300 秒),在容忍的数据延迟范围内大幅减少下游系统调用以及随后的 LLM 推理。

按照经验,在 FAQ / 制度问答类场景,开启合理的缓存后,可以做到:

  • 调用次数下降 30~70%;
  • 整体 LLM Token 消耗下降 30~50%。

4.2 批处理:把 N 次调用变成 1 次

一些业务场景不是「人机对话」,而是批量任务

  • 批量发票识别与报销规则校验;
  • 批量简历筛选;
  • 批量政策条款检查。

这类场景如果用「逐条请求 LLM」的方式来做,非常浪费:

  • 每条任务都要支付 Prompt 成本;
  • 每条任务都要承受一次网络往返延迟。

解决方式:

  • 把同类任务合在一条 Prompt 中,用「列表 + 标号」形式输入;
  • 输出时要求模型用结构化格式(比如 JSON 数组)返回。

例如:

复制代码
你是报销审核助手,请依次判断下列发票是否符合《出差报销制度》第 X 版规定。

【制度摘要】
...

【待审核发票列表】
1. 发票金额:500 元;类型:餐饮;日期:2025-01-01;备注:晚餐
2. 发票金额:3000 元;类型:住宿;日期:2025-01-02;备注:酒店
...

请按如下 JSON 数组返回结果:
[
  {"id": 1, "pass": true/false, "reason": "..."},
  ...
]

一个 10 条的批次,token 成本往往只略高于单条的 2~3 倍,但单位任务成本直接下降 70~90%


五、模型级优化:选对模型,比一味"上大模型"更重要

5.1 多模型路由:简单任务不要用"核弹"

现实中,大量问题并不需要最强模型:

  • FAQ 问答、简单流程说明;
  • 内容润色、短文摘要;
  • 简单分类、标签推荐。

可以设计一套简单的「多模型路由」规则:

  • 通过关键字、意图识别、历史表现来判断任务复杂度;
  • 简单任务路由到 小模型 / 便宜模型
  • 复杂任务(涉及严肃合规、复杂推理)再用 大模型 / 更强推理模型

如果你之前一直只用一个大模型,把其中 30~50% 的简单请求迁移到小模型上,往往能立刻节约 30~60% 的总体费用,而体感质量变化不大。

5.2 本地部署与量化:算力够,就换"自用电表"

对于调用量大、对延迟敏感、对数据安全要求高的企业,使用自建/专有模型是一个必然趋势:

  • 选择合适大小的开源模型(7B/14B 等)做私有部署;
  • 结合 4-bit/8-bit 量化、推理引擎(TensorRT、vLLM 等);
  • 通过规模效应摊薄 GPU 成本。

注意:

  • 本地部署不是为了"追求极致性能",而是为了「在稳定吞吐量下,用更低边际成本支撑业务」;
  • 在调用量较小、算力资源紧张时,盲目自建反而成本更高。

5.3 专项微调 vs. RAG:别急着全场景微调大模型

很多团队一上来就想「微调一个属于自己的大模型」,但实践中往往是:

  • 数据不够干净,标注不足;
  • 评估体系不完善,很难客观判断「微调前后到底有没有提升」;
  • 成本和风险远高于即时收益。

一个务实的策略是:

  1. 尽可能用 RAG + 精细 Prompt 解决 80% 的问题;
  2. 只有在以下场景才考虑微调:
    • 高度结构化、模式稳定的输出(如合同条款分类、模板化文本生成);
    • 高频、刚需、对效果极其敏感的核心业务。

六、预算与治理:从"无限刷卡"到"按部门记账"

最后,所有优化手段如果没有被纳入一个清晰的「预算与治理」框架,很容易在后期失控。

6.1 部门、场景、能力三个维度的"账单视图"

建议每个月产出一份类似这样的报表:

维度 Token 消耗 估算费用 ($) 调用次数 缓存命中率 说明
HR 场景 100 万 140 2,000 45% 请假/报销问答
客服场景 300 万 420 5,000 55% 订单/物流咨询
采购工作流 80 万 112 800 35% 审批+合同
通用写作助手 50 万 70 500 10% 邮件/汇报

配合:

  • 每部门的预算上限;
  • 每个场景的优化计划;
  • 每个能力(Agent/工具)的成本评估。

6.2 动态预算与自动化"刹车"

在监控系统中设置:

  • 当某个场景的小时花费超过某个阈值(比如 2× 过去 7 日平均),触发:

    • 告警通知到 AI 运维群;
    • 自动将该场景降级为"低成本模式"(如强制使用小模型、关闭部分上下文)。
  • 当某个部门的月度预算即将耗尽(比如超过 80%):

    • 通知部门负责人;
    • 提示是否需要优化场景 / 追加预算;
    • 或对非关键任务暂时限流。

七、总结:把「大模型账单」从不可控变成可设计

这篇文章从实战出发,把「大模型推理性能与成本优化」拆成了几个互相配合的层次:

  1. 可观测层:先把 Token / 延迟 / 错误 / 成本变成看得见的指标;
  2. 请求级层:精简 Prompt、管理对话历史、裁剪上下文字段,立刻节省 30~60% Token;
  3. 架构级层:缓存、批处理、多场景共用结果,砍掉大部分重复与碎片化调用;
  4. 模型级层:多模型路由、本地量化、慎重微调,让"用好模型"而不是"用最大模型";
  5. 治理层:预算、告警、配额、账单,把技术手段纳入企业管理体系。

如果你已经有了前几篇搭好的那套 DeepSeek + RAG + 工作流 + 多智能体中台,那么本篇的内容完全可以在 不大改架构的前提下逐步落地

  • 先做监控与简单预算;
  • 再做 Prompt 和上下文优化;
  • 然后引入缓存与路由策略;
  • 最后根据调用量和算力条件,决策本地部署与模型微调。

这样一步步下来,你会发现:

大模型从一个「不敢多用的高端玩具」,变成了「可以算账、能控成本、敢放心规模化上生产」的基础设施。

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