AI 模型集成的“工程化”陷阱：我的 AI 工具链为何成了Token 燃烧炉？

AI 模型集成的“工程化”陷阱：我的 AI 工具链为何成了Token 燃烧炉？

我是一名资深的后端架构师，最近负责将公司的核心数据产品升级为 AI-Native 应用。我们的目标是构建一个能够处理实时数据流、进行复杂多步骤推理的 AI 解决方案。

多模型调用的底层挑战：不只是 API 接口调用的差异

我们清楚地知道，任何一个单一 LLM 都无法完美覆盖所有业务场景。我们需要多模型调用：

- 高阶推理：使用 GPT-4o 的 多模态 能力处理复杂图表。

- 低延迟摘要：使用 Claude 3 Haiku 或 Gemini 1.5 Flash 处理大量的日志数据。

- 本地化部署：考虑部署 Llama 3 等开源 AI 模型以处理敏感数据。

一开始，我们以为这只是简单的 API 接口调用问题。但很快，我们发现自己陷入了更深层次的“工程化”陷阱：

1. 严重的 Token 浪费与成本爆炸

我们的AI 模型成本出现了不可控的爆炸式增长。问题出在我们的路由逻辑上。由于缺乏一个统一的AI 模型管理平台，我们不得不采用最保守的策略：所有请求都经过一个预处理层。

- 重复的上下文： 为了确保不同模型间的状态同步，我们经常需要在多次调用中冗余地传递大量历史 Token。这导致了大量的 Token 冗余，严重拖慢了模型按量计费的效率。

- 推理性能的瓶颈：我们无法精确地对请求进行分类。一个简单的自然语言处理任务，也可能被路由给了昂贵的 GPT-4o，导致 Token 消耗率与实际价值严重不匹配。这种碎片化的管理方式，直接把我们的AI 工具链变成了一个巨大的 Token 燃烧炉。