结论
- 生产环境里，可靠性和成本归因比最低 token 单价更重要。
- 需要 fallback、日志、预算上限和多模型时，网关价值最高。
- 简单单模型应用仍然可以直连 provider。
- 先按成功任务、用户、功能和 Agent run 记录成本，再优化路由。
怎么做
- 列出每个 LLM 调用对应的功能、用户、模型和月 token 量。
- 选择一个便宜主路线和至少一个更强兜底路线。
- 记录 prompt tokens、completion tokens、延迟、状态码、重试和最终模型。
- 启用长时间 Agent 或后台任务前，先设预算告警。
- 使用 OpenAI-compatible base_url，后续换路线不改业务代码。
推荐路径对比
| 平台 | 免费/额度 | 适合 |
|---|---|---|
| OpenLLMAPI | 体验额度随活动变化 | 一个 endpoint 做路由、fallback、预算日志、多模型访问 |
| OpenRouter | 免费/低价路线变化 | 广泛模型试用和简单多模型访问 |
| DeepSeek | 当前注册额度变化 | 低价代码和推理主路线 |
| 通义千问 | 注册额度随活动变化 | 中国大陆友好长上下文和代码兜底 |
| 智谱 GLM | 注册 tokens 随活动变化 | 国产 GLM 兜底和预算实验 |
自有平台承接
把 fallback 和预算放到一个 endpoint 后面
低价模型优先、失败自动升级，并按用户、功能、应用或 Agent run 归因成本。
FAQ
小应用一定要网关吗？
不一定。单 provider 稳定且成本清楚，可以先直连。需要 fallback、日志、预算上限或多 provider 时再加网关。
应该追踪哪个成本指标？
追踪成功任务成本，而不是只看 token 单价。要包含重试、JSON 失败、超时和人工返工。
网关真的能省钱吗？
可以。简单任务走便宜模型，失败时才升级到强模型；同时用预算防止 Agent 循环烧钱。
OpenAI 兼容就够了吗？
不够。还要测试 streaming、tool calls、JSON mode、embeddings、错误格式和限速行为。