面试必考：线上Agent太烧钱怎么降本？ 面试被问“Agent如何控制成本”，只回答换便宜模型是不够的。真正的生产级降本需要一套组合拳：一是模型路由，按任务难度分发请求；二是提示词缓存，避免重复内容反复计费；三是上下文瘦身，精简冗余Token。掌握这种从量和价两头算账的工程思维，才能在企业级应用中有效控制账单。视频内附完整面试回答模板，帮你理清大模型工程化面试思路。 #AI面试[话题]# #Agent开发[话题]# #大模型[话题]# #降本增效[话题]# #模型路由[话题]# #提示词缓存[话题]#

面试官问你，你们线上的Agent那么烧钱，你是怎么把成本控制住的？你要是回答“那就换个便宜点的模型呗”，面试官基本就知道你没管过真实的账单。因为Agent烧钱这件事，根本不是换个小模型就能解决的。一个Agent跑一个任务，动不动几十步，每一步都在反复堆上下文、反复调模型，Token是成倍成倍往上翻的。 这道题考的就是你有没有一套生产级的降本组合拳，而不是简单粗暴的降配。我是小哲，点赞收藏加关注，我们马上开始。想系统学习Agent开发的同学可以查看橱窗哦。 先说这题在考什么，它表面问你怎么省钱，实际是在考你懂不懂Agent的成本到底花在哪儿。很多人以为成本就是模型单价，其实真正的成本大头是Token的消耗量乘以调用的次数。一个Agent的任务里，系统提示词、工具定义、历史对话、检索到的资料，每一步都要重新塞一遍，步数一多，同样的内容被反复计费。所以降本的核心不是一味压模型单价，而是从用什么模型、重复的内容要不要重算，以及每次到底塞了多少没用的Token这三个地方一起下手。面试官想看的就是这种从量和价两头算账的工程思维。 一句话给你总答案，生产级降本就三招，第一招模型路由，让便宜的模型干简单的活；第二招提示词缓存。 让重复的内容别反复花钱。第三招，上下文瘦身，让每次只带真正有用的token。 这三招叠加起来，业界的经验是能把成本砍掉六到八成，而且质量基本不掉。谁能把这三招讲清楚，谁才是真管过成本的人。 先说第一招，模型路由，这是性价比最高的一招。核心思想是：不是所有任务都值得用最贵最强的模型。你想，给代码加个注释、格式化一段JSON、做个简单分类，这种活，用一个便宜的小模型效果一样好。但你要是不做路由，所有请求全默认打到那个最贵的大模型上，钱就这么白烧了。 正确做法是在应用和模型之间加一个路由层，它先看一眼这个请求有多难，再把它派给能搞定它的最便宜的模型。简单任务走小模型，复杂推理才上大模型。注意，这不是简单的从贵切到便宜，而是按任务类型、难度、风险等级去分级路由，该省的省，该花的花。光这一招，很多团队就能砍掉一大半开销。 第二招，提示词缓存。这一招对Agent几乎是必选项。Agent最典型的特征就是多步循环，而每一步里那个长长的系统提示词、那一大堆工具定义、前面的对话历史基本是不变的，反复被重新处理，反复计费，这就是纯浪费。提示词缓存干的事儿就是把这些不变的前缀内容缓存下来，后续的调用直接命中缓存，不用重新计算，缓存命中的部分价格能低到原价的十分之一左右。 常提示词的场景下，成本能降九成，延迟也大幅下降。 所以业界有个共识，只要你的Agent跑超过三五步，不上提示词缓存，你就是在白白往外扔钱。 这里有个工程细节，要把不变的内容放前面，变化的内容放后面，缓存才容易命中。顺序搞反了，缓存就失效了。 第三招，上下文瘦身。这招管的是每次到底带了多少没用的Token。Agent跑着跑着，上下文越堆越长，历史对话、工具返回的一大堆原始结果全堆在里面，又贵又拖慢，还干扰模型。 对策有几个，一个是压缩，当对话变长时，把前面的历史总结成一段摘要，只保留关键决策和结论，把冗余的中间过程丢掉。新的一些平台已经提供了自动压缩历史的能力。一个是精简工具，别一股脑儿把几十个工具定义全塞进去，那本身就是好几万Token，用到哪些给哪些。 还有就是给Agent配外部记忆，把该长期记的东西放到外面，需要时再取，而不是一直背在上下文里。上下文越干净，每一步越省，模型还答得越准。 给你一个面试回答模板。第一句先点本质：Agent的成本是Token消耗量乘以调用次数，降本要从模型选型、重复计算、上下文冗余三头一起下手。第二句讲模型路由，加一个路由层，按任务难度把简单活派给便宜的小模型，复杂推理才上大模型，不是无脑降配。第三句讲提示词缓存。 把不变的系统提示、工具定义历史缓存下来，命中后价格降到十分之一，多Agent几乎是必选。 第四句讲上下文瘦身，用摘要压缩历史，精简工具，定义配套外部记忆，让每次只带有用的Token。 最后说一句，这三招叠加能砍掉六到八成成本，且质量基本不掉，这么讲下来面试官就知道你是真优化过线上账单的。 其实大模型面试最难的不是背概念，而是每一道题你都要知道面试官真正想考什么，应该回答到什么深度，哪些地方会继续追问。 所以我把Agent、RAG、MCP、多Agent这些高频工程化面试题全部整理成了一套系统课程，不是带你背Prompt，而是带你建立真正的大模型工程思维。如果你最近准备AI岗位面试，或者想转Agent开发，可以去橱窗看看。