ARTICLEAgent 架构
高并发下的成本与延迟博弈：模型路由与多级缓存
大促把客服 Agent 的 QPS 从 50 顶到 5000，全调大模型烧钱、全调小模型答错。用网关层毫秒级路由、语义缓存和降级兜底链，在成本、延迟和正确率之间找平衡。
TOPIC
# 成本优化
共 6 篇文章
ARTICLEAI 应用
长上下文压缩：在准确性、延迟和成本之间做可解释取舍
组合摘要、去重、结构化记忆和分层检索，避免把整库内容塞进上下文窗口。
ARTICLEAI 应用
模型蒸馏落地：把大模型能力迁移到更低成本的服务
设计教师模型标注、软标签、拒答保留、回归评测和灰度路由，降低推理成本而不牺牲安全。
ARTICLEAI 应用
AI FinOps：用 GPU 利用率和 Token 成本管理模型服务
把模型路由、批处理、缓存、队列和预算护栏接起来，让 AI 成本与质量、延迟一起可控。
ARTICLEAI 应用
AI 语义缓存：降低重复推理成本但不牺牲正确性
设计语义相似阈值、租户隔离、答案新鲜度和缓存失效，让缓存真正适合业务问答。
ARTICLE大数据
海量数据的冷热分层、压缩与生命周期管理
从存储成本、查询热度、保留期限和恢复目标出发，设计可持续的大数据存储策略。