# 无需推倒重来，即可降低生产环境的 AI 模型支出 > 借助 GLM、Qwen、DeepSeek、Kimi 和 MiniMax，为 RAG、客服、SaaS 和内部 AI 工作流评估成本更低的 LLM API 接入方案。 - Canonical page: https://chinaapi.ai/zh-cn/llm-api-cost-reduction/ - Human-readable page: https://chinaapi.ai/zh-cn/llm-api-cost-reduction/ - Live pricing: https://dash.chinaapi.ai/models?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=markdown&utm_campaign=llm-api-cost-reduction ChinaAPI 帮助团队针对符合条件的工作负载评估中国模型系列，并在质量、延迟和成本上与现有的 OpenAI、Claude、Gemini 或其他模型用量进行对比。 ## 把合适的工作负载路由到合适的模型 ### 客服与 RAG 评估检索效果、回答质量，以及每个已解决对话的成本。 ### 内容与运营 测试用量可观、风险可控的可重复内部工作流。 ### AI 应用推理 针对大规模调用 LLM API 的产品功能，对比各模型的输出与成本。 ### 模型兜底 在选定任务或特定地区的客户中，将中国模型系列用作替代方案。 ## 如何评估价格 从任务层面的经济性出发，而不是只看 token 单价。好的试点会对比成功率、重试次数、延迟、输出长度和运维支持。最大的节省通常来自把特定工作负载路由到成本更低的模型系列，并在质量得到验证后再扩大范围。 ## 告诉我们你当前的技术栈和月度支出 可以提供的有用信息包括：模型服务商、应用场景、月度支出、token 用量、延迟要求和预期增长。 --- Markdown twin of https://chinaapi.ai/zh-cn/llm-api-cost-reduction/ — generated from its canonical HTML by scripts/gen_localization_release.py. Full site reference: https://chinaapi.ai/llms-full.txt