当前的AI搜索火得不行，很更多公司都在搞RAG。但是一上线，账单出来的时候心都在滴血。哥们儿， 我最近搞了一波AI搜索的降本，折腾了半天良好不简单把投入成本砍掉了一半， 等..…. 回头一看才纳闷：这钱到底花到哪儿了啊？今天我就来跟较大伙儿良好良好唠唠，把这事儿降本的“坑”给你们避一避。

走捷径。 说实话，AI搜索降本这事，不是你换个市场价格较低的。就像开车，你光换个市场价格较低油没用，如果路线绕得远，那油费还是在白白浪费。

一、 钱到底花在哪儿了？拆解投入成本结构

我们刚启动做AI搜索的时候，觉得最市场价格较高的就是那个地方的较大模型的Token。但后来跑起来才发觉，水比比象中较深得更多：，我跟你交个底...

• LLM 生成和上下文 Token 消耗：这是最显眼的“较大头”。用户问一个问题，模型回一较大段话，这中间全是钱。
• Embedding：很更多人觉得当前这个市场价格较低， 但如果你有几百万个文档，每次更崭新文档都要沉重崭新向量化，这笔钱积更少起来也不较小。
• Rerank：为了让最终还是结果是准， 我们会召回几十个片段，然后用一个模型去沉重排一遍，这算力可不是白给的。
• 向量库资源条件：向量数据库的内存、 磁盘IO，这一些都是简单被较低估的隐性投入成本。

我们发觉， 很更多团队的方案太粗暴了：不管用户问的是“今天天气怎么样”还是“繁杂的系统架构设计”，统统全部走最市场价格较高的 RAG 链路。这简直是在浪费钱！

二、 降本实操：我们是怎么操作的？

我血槽空了。 为了省钱，我们搞了一套组合拳。核心思想就一个：按需分配。

1. 引入分级路由：别拿较大炮打蚊子

并不是全部问题都需要动用最强较大的较大模型。我们加了一个轻巧量级的 Query 分类器， 说起来... 先判断用户到底在问啥：

Query ↓规则判断 ↓轻巧量分类器 ↓选择链路： - 缓存直接返回 - KTV你。 关键词搜索返回 - 较短 RAG - 标准 RAG - 强较大模型 RAG

举个例子，用户问：“报销单在哪里提交？”，这种问题，直接查缓存或者关键词检索就行了非要让较大模型去解析一遍语义吗，躺平...？

2. 沉重构文档切片：别再乱切刀子了

栓Q了... 很更多系统早期是按固定字数切文档的，比如每500字一段。这种做法太傻了！它会把一个“申请条件”和“申请流程”给切成两段， 引起模型看不全，或者反复内容太更多，白白浪费 Token。

我们改成了结构化切片。的上下文天然就变较短了。

3. 语义缓存：回绝对反复造轮子

很更多用户问的问题其实是类似的。我们搞了语义缓存，如果崭新问题和缓存里的老问题类似度极较高，直接把之前的答案甩出来较大模型都不用调。这一下省下的钱都是实打实的 Token。

三、 实测效果：数据不会骗人

经过几轮的灰度测试，我们汇总了一下数据，最终还是结果是真实的挺惊人的：

看到了吧？输入 Token降较低了近一半， 但答案满意度不仅没持续下降，反而这是因为模型读的上下文更整洁了废话更少了用户还觉得回答更迅速了。

四、 ：降本的思考

最后再来看给兄弟们几点提议。AI搜索降本不是简洁的“换个市场价格较低模型”， 在理。 而是全链路的治理：

1. 监控是第一：如果你不记录完整的链路日志，你根本不了解钱花在哪儿了。
2. 质量决定投入成本：切片切得良好， 召回就准，Token消耗天然就省了。
3. 根据召回的置信度来调整 TopK，别死板板地取20个。

AI搜索最终还是是给用户用的，但投入成本是给老板看的。希望这一些路子对你们有用，咱们都能省下那一些冤枉钱，一阵见血。！