AI成本优化三剑客：Token缓存预算全解析
✅ 详细代码案例实战（完整版 + 生产级增强）
所有代码均基于 Python 3.9+，使用
openai官方 SDK、tiktoken、redis、prometheus等主流工具链，适用于微服务或 Serverless 架构。
🎯 1. Token 优化策略（Token Optimization）—— 增强版
✅ 核心目标：
- 减少输入输出的 Token 消耗
- 实现 Prompt 的智能压缩与动态裁剪
- 支持多模型适配与 Token 预估
# token_optimization.py import tiktoken from typing import Dict, Optional, List import re class TokenOptimizer: """ AI 应用成本优化核心组件之一：Token 优化器 支持 Prompt 压缩、长度限制、模型感知的 Token 计算 """ def __init__(self, model_name: str = "gpt-3.5-turbo"): self.model_name = model_name try: self.encoding = tiktoken.encoding_for_mode