我构建了一个路由器来削减我的智能体费用。结果发现它只知道如何增加开销。

Reddit r/AI_Agents 工具

摘要

一位开发者构建了一个路由器以降低AI智能体成本,但发现它只会升级请求,导致开销增加;有效的节省来自缓存而非路由。

我构建了一个路由器来削减我的智能体费用。然后我实际查看了它的路由方向。8,458个请求被升级了。零个被降级。首先,提供一些规模上的背景。在59,299个请求中,列表价格总计约为5,085美元。不过,这些是在固定费率的Max订阅上运行的。实际现金支出是几百美元,而不是5千美元。我想先明确一点,这里没有人支付了五千美元。中位请求费用为4美分。没有失控,也没有单个巨额调用。只是数以万计的廉价请求累积起来。升级部分占了列表总价中的约1,505美元,所以账单本可以降低大约30%。不是因为路由器不好。而是因为它只向上路由。真正节省资金的是缓存,而不是路由器。未缓存时列表价格将是16,980美元。缓存后是5,085美元。大约减少了70%。而升级会破坏缓存,在我的数据中大约是7倍,这是模型价格表从未向你展示的成本。最令人痛心的是编码器费用的去向。其中72%,即3,218美元,用于最终被取消的任务。一个“修复破损测试”的任务进行了76次尝试,单独就消耗了940美元。最深的自动修复链在我终止前达到了19层深度。所以,我得出的结论是。当你的默认设置已经很便宜时,路由器是一个质量调节器,而不是节省器。成本每件交付物才是关键数字,每次请求的成本只是虚荣指标。如果你也构建了一个,在信任任何节省数字之前,先检查它的实际路由方向。记录这一切的代理是开源的。
查看原文

相似文章

我开发了一个本地优先的 AI Agent 技能混合路由器(低于 20 毫秒、零 Token、纯 CPU 运行)[P]

Reddit r/MachineLearning

Routed 是一款开源、本地优先的 AI Agent 技能混合路由器,纯 CPU 离线运行,结合稠密向量 Embedding、BM25 和精确匹配,可在 20 毫秒内完成提示词路由,无需任何 API 调用。该工具支持 Cursor、Claude Code、MCP 服务器等主流 Agent 环境,刚发布了 v1.1.0,新增多语言支持和 MCP 服务器模式。

Router by Ramp

Product Hunt

Router by Ramp 是一款新产品,旨在通过帮助用户管理和减少 API 相关成本来节省 AI 代币使用费用。