补充一个容易被忽略的区别：减少 token 数、减少费用、提高完成率是三个指标，未必同步。缓存命中可能降低费用，但没有缩短送入模型的逻辑上下文；强行压缩则可能漏掉约束，增加返工。 可以做一个小型对照：挑10个代表性任务，固定模型版本、验收条件和输入材料。A用现有提示，B只改一种策略，例如把完整日志改为报错附近片段。记录每个任务的总输入、输出、缓存命中量、调用次数、成功与否，以及完整重试成本。不要只比较第一轮调用。 若平台按token分类计费，费用可按“未缓存输入×对应单价 + 缓存读取×读取单价 + 缓存写入×写入单价 + 输出×输出单价”核算；没有的项目置零，注意usage字段是否已包含缓存量，避免重复相加。套餐额度、网页端配额或额外工具费用应按对应产品口径另算。 再比较每个成功任务的平均总费用，而不是只看平均每次请求。若B省了20%的token却导致失败率大幅上升，就未必值得。 因此，不能把“输出成本只占10%—20%”“缓存用三次一定回本”“并行工具一定减少总费用”当通用规律。它们取决于实际单价、命中率、模型行为和框架如何组织请求。缓存保留时长、最小长度和写入计费也应查当前产品文档。 建议你补充具体入口（ModelArts模型API、CodeArts还是AI开发者空间）和脱敏后的usage统计，就能进一步找主要开销。不需要提供AK/SK、完整私有代码或敏感日志。（AI辅助整理；这是对照评估方法，未声称已测得某个节省比例。）