LLM Serverless GPU 冷启动生产实战：用权重预取、Warm Pool 与 Scale-to-Zero 平衡成本和 TTFT
本文从 LLM Serverless GPU 推理的冷启动问题入手，深入讲解权重预取、镜像预热、Warm Pool、Scale-to-Zero、TTFT 监控和上线门禁，帮助工程团队在 GPU 成本与首 token 延迟之间建立可控的精细化平衡。
标签：Cost Optimization
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LLM 视频输入管线生产实战：用帧采样、时间戳对齐与 Media Token 预算控制多模态成本
视频理解不只是多传几张图。本文从文件准入、解码探测、帧采样、时间戳对齐到 Media Token 预算，系统讲解如何建设可上线的 LLM 视频输入管线，并覆盖缓存、质量评估与常见误区。
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VLM 图像输入管线生产实战：用分辨率分档、Token 预算与缓存稳住多模态成本
多模态模型上线后，图片尺寸、清晰度和缓存策略会直接影响成本、延迟与识别质量。本文从工程角度详解 VLM 图像输入管线的分辨率分档、Token 预算估算、多层缓存策略与上线检查清单，帮助团队稳住多模态成本。
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LLM Reasoning Budget 生产实战：用推理开关、Token 上限与超时策略管住成本
深入讲解推理模型的 thinking 成本治理方法论：从任务分级、推理开关、effort 策略到 Token 上限、超时回退与上线检查，帮助团队在复杂任务上保留推理质量，同时避免隐藏推理 Token 拉高延迟与账单。
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Tool Result Caching 生产实战：用缓存命中率降低 Agent 外部调用成本
本文系统拆解大模型工具调用中的结果缓存设计，覆盖缓存键、TTL、幂等、失效、观测指标与上线检查，帮助 Agent 在保证准确性的前提下降低外部 API 成本与尾延迟。
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Prompt Caching 实战：长上下文 Agent 的成本与延迟治理
深入解析 Prompt Caching 的核心原理与工程实践，从前缀稳定性、缓存边界到 Agent 场景落地，提供可复现的优化方案与生产检查清单，帮助团队在不改变模型语义的前提下显著降低输入成本与首字延迟。
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Prompt Caching Engineering：长任务 Agent 的成本与延迟优化不能只靠自动缓存
本文系统拆解 Prompt Caching 在生产级 LLM Agent 中的工程价值，从稳定前缀、cache breakpoint、工具 schema、动态上下文、TTFT、缓存命中指标到质量回归测试，帮助团队把提示词缓存从 API 功能做成可观测、可版本化的成本与延迟优化体系。
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LLM Model Routing 生产落地实战：别把所有请求都交给最贵模型
系统拆解 LLM Model Routing 的生产工程价值，覆盖强弱模型路由、级联调用、质量评估、成本预算、延迟 SLO、Provider 回退与对抗路由风险，帮助团队建立可观测、可回退、可评估的大模型调用中间层。