调AI接口怎么省钱，三个最基本的省钱方法： 按任务类型选模型、用级联路由自动判断复杂度、开启语义缓存避免重复计费。代码直接用，成本数据有对比。
| 模型 | 输入/1M tokens | 输出/1M tokens|
| DeepSee V4Flash | ¥3.5 | ¥21 |
|GLM-5.2 | ¥35 | ¥175 |
简单问题用旗舰模型是浪费。
按任务选模型
| 任 务 | 推荐 |
| 简单问答、分类 | DeepSeek Flash |
| 代码生成、复杂推理| GLM-5.2 |
| 长文档 | Kimi K2.6 |
| 中文创作 | GLM-5.2、Kimi |
级联路由先用便宜模型判断复杂度，简单问题直接答，复杂问题转旗舰。
python
def cascade_route(message):
第一层：判断复杂度
judge = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{
"role": "system",
"content": "判断复杂度，只回复 simple 或 complex"
}, {"role": "user", "content": message}],
max_tokens=10,
temperature=0
)
complexity = judge.choices[0].message.content.strip().lower()
第二层：按复杂度路由
if "simple" in complexity:
return client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": message}]
), "fast"
else: return client.chat.completions.create( model="glm-5.2", messages=[{"role": "user", "content": message}] ), "premium" 成本对比（1000次调用，70%简单 + 30%复杂）：
全用旗舰：1000 × ¥0.17 ≈ ¥170
级联路由：700 × ¥0.003 + 300 × ¥0.17 ≈ ¥53
省约68%
语义缓存
重复问题不重复计费。Dashboard里打开就行，不用改代码。
总结
| 方法 | 省钱幅度| 难度|
|按任务选模型| 20-40% | 低 |
| 级联路由 | 60%+ | 中 |
| 语义缓存 | 50%+ | 低 | 这篇讲三个省钱方法：按任务类型选模型、用级联路由自动判断复杂度、开启语义缓存避免重复计费。代码直接用，成本数据有对比。相信每一个都有自己的使用习惯，这篇文章简单总结通用的一般性原则，希望有省钱秘诀的小伙伴一起来分享