成本优化

我们如何将 AI API 成本削减 70%(你也可以)

EvoLink 团队
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产品团队
2025年1月22日
20 分钟阅读
我们如何将 AI API 成本削减 70%(你也可以)

事情始于我的朋友 Mike(一位创始人)发来的一条 Slack 消息。 “我们的 AI 账单快把我们拖垮了,”他写道。“上个月光图像生成我们就付了 3,200 美元。” 三周后,同样的使用量,他的账单变成了 960 美元。

成本降低 70%
同样的 AI 模型 • 同样的质量 • 同样的代码
$3,200
优化前
$960
优化后
我们没有更换他们的 AI 模型。我们没有降低输出质量。我们也完全没有要求他的团队重写一行代码。我们所做的,仅仅是改变了他们的应用程序调用 API 的方式

现在,让我们拆解一下我们使用的具体操作手册。

第一部分:AI 定价背后不为人知的秘密

让我大跌眼镜的数字

当我第一次看到这些价格差异时,我差点把嘴里的咖啡喷出来:

直接 API 成本 vs 智能路由 - 70% 成本节省对比

同一模型,不同渠道,令人咋舌的价格鸿沟

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

  • • Google 直连:$0.039 / 图
  • • 聚合平台:便宜高达 50%

Seedream 4.0

  • • BytePlus 直连:$0.03 / 图
  • • 聚合平台:便宜高达 60%

VEO3 Fast

  • • Google 直连:$0.15 / 秒
  • • 聚合平台:便宜高达 30%

为什么存在如此离谱的价差

在深入挖掘(并与许多业内人士交谈)之后,我了解到了真相:

因素 1:量大为王
这是最直接的经济学原理:采购量越大,单价越便宜。个人开发者的谈判能力几乎为零。而一个承诺每月消耗数十亿 token 的平台,拿到的价格表则完全不同。
  • 独立开发者: 支付全额标价。
  • 中型公司: 可能谈到 10-15% 的折扣。
  • 大型聚合商: 获得独家、未公开的批发价格。
因素 2:供应商渠道博弈

并非所有的卖家都是平等的。你可以通过不同的渠道获得相同的 AI 模型,而每个渠道的定价都不同:

  • 官方 API: 直接来源(OpenAI, Google)。你支付全额标价。
  • 云服务提供商: 科技巨头(Azure, AWS, GCP)将 AI 模型与云服务捆绑。方便,但通常较贵且存在供应商锁定。
  • 聚合商: 批量采购以获得批发价,然后将节省的成本让利给你。成本更低,但依赖于平台的可靠性。
因素 3:服务等级协议 (SLA) 的玄机

大多数用户都在为他们不需要的正常运行时间保证(Uptime Guarantees)支付溢价。微小的 SLA 差异会造成巨大的价格差距:

  • 企业级 SLA (99.99%): 价格最高,每月停机时间少于 5 分钟。
  • 标准级 (99.9%): 默认层级,每月停机时间约 43 分钟。
  • 批量渠道 (~99%): 最经济实惠,每月停机时间约 7 小时。

对于大多数应用(开发、测试、非关键生产环境),这种差异几乎可以忽略不计。这种权衡往往是最大的成本削减杠杆。

因素 4:地理套利

由于运营成本(电力、税收、竞争)不同,在不同地区调用同一个 API 的成本也不同。

智能路由平台会自动将请求发送到当前可用的最便宜的区域,从而产生持续的积少成多的成本节省。

第二部分:如何从今天开始优化你的 AI 成本

底线是:你不需要计算机科学博士学位也能开始省钱。本节提供了一个任何开发团队都可以遵循的实用的三阶段路线图。

阶段 1:审计、调研与测试

在做任何改变之前,第一步是收集数据。明智的决策总是数据驱动的。

第一步:审计你的支出

弄清楚你的钱花哪儿了。
  • 导出过去 3 个月的 API 使用情况
  • 找出前 3-5 个最昂贵的操作

第二步:寻找替代方案

针对每个高成本操作,调研其他渠道。
  • 直连供应商: OpenAI, Google, Anthropic 等。
  • 云集成: Azure OpenAI, AWS Bedrock 等。
  • 智能聚合商: 专注于路由优化的平台。

第三步:进行小规模测试

不要在未测试的情况下直接切换。
  • 建立基线: 首先测量当前供应商的性能数据
  • 追踪关键指标: 成本、延迟、可靠性和输出质量

阶段 2:核心决策——自研还是购买

在测试了各种供应商之后,你面临两个主要选择:

考量因素自研 (Build Your Own)使用聚合平台 (Use Aggregator)
实施时间通常 6-8 周几分钟到几小时
开发成本$50,000-100,000$0
持续维护4-8 小时/周极少
掌控程度完全定制化平台定义的功能
获取批量价格取决于体量预先谈好的费率
技术风险较高(定制开发)较低(成熟解决方案)

阶段 3:5 分钟平台集成

如果你决定走聚合商路线,这里是完整的设置流程(我们以 evolink.ai 为例):

快速设置:简单 3 步

1

注册并获取 API Key

只需 30 秒。无需信用卡。赠送 10 个免费积分用于测试。
2

集成 EvoLink API

遵循 EvoLink 的集成标准。查看集成指南了解详细实现。
3

立即开始省钱

同样的模型,成本降低 30-70%,可靠性更高。

立即尝试:2 分钟测试

想立即看到差别吗?你可以马上运行这个最小化测试:

从 evolink.ai 获取免费 API key(30秒),然后用你喜欢的语言测试:
curl --request POST \
--url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "doubao-seedream-4.0",
"prompt": "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"image_urls": [
  "https://example.com/image1.png",
  "https://example.com/image2.png"
]
}'
单次调用成本对比:
  • BytePlus 直连:$0.030
  • EvoLink 平台:$0.012 (节省 60%)

真实集成案例:Seedream 4.0 生产环境

以下是直接集成 vs 智能聚合平台的具体差异:

考量因素BytePlus 直连EvoLink 平台
设置时间2-3 天 + 等待审批5 分钟,即时访问
单图成本$0.030 (标价)$0.012 (节省 60%)
错误处理需自定义实现内置重试与降级
监控需单独设置仪表盘包含统一分析功能
结论: 平台消除了技术复杂性,同时提供了更好的经济效益和可靠性。

第三部分:真实案例研究 - 从 $3,200 到 $960

改变一切的实施方案

还记得 Mike 的电商平台吗?这正是我们应用“自研 vs 购买”框架后发生的事情。

他们的情况完全符合场景 1:
  • 10 人的工程团队
  • 每月 $3,200 的 AI 支出(肉痛但还没到伤筋动骨的地步)
  • CEO 要求立即看到结果
  • 没有任何带宽去进行为期 6 周的基础设施项目
决策只花了 15 分钟。

实施与推广

在决定采用平台路线后,实施过程简单得离谱。团队采用了渐进式迁移的方法,以确保零停机并在每一步监控性能。

迁移时间表:
  • 第 1 天:5% 流量 → 密切监控
  • 第 3 天:25% 流量 → 运行良好
  • 第 7 天:100% 流量 → 全面切换

铿锵有力的结果

最终数字

优化前

$3,200
每月

优化后

$960
每月 (-70%)
实施耗时:15 分钟
消耗的工程工时:总计 2 小时
年度节省:$26,880
我们没想到的额外收益:
  • 响应速度提升 15%(更优的路由 = 更好的性能)
  • 99.95% 的正常运行时间,相比之前的 99.5%
  • 零维护开销(他们的团队专注于功能开发)

为什么这个方法有效

Mike 的团队做出了正确的决定,因为他们将解决方案与自身情况相匹配
  • 需要立竿见影的效果(平台当天即可交付)
  • 工程带宽有限(改 2 行代码 vs 6 周项目)
  • 对成本敏感但无专人负责成本工程(平台处理优化)
  • 希望专注于自己的产品,而不是基础设施
算账很简单:即使算上平台费用,他们省下的钱和工程时间也比任何 DIY 方案都要多。

准备好开始省钱了吗?

如果你正在使用 AI API 并希望削减成本,那你就来对地方了。

无论你是决定自研解决方案还是使用像 EvoLink 这样的平台,重要的是开始优化。你每多等一个月,流失的就是本可以用于业务增长的资金。

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