AI Agent Harness Engineering成本优化深度实践：缓存、批处理与模型路由的全栈落地方案

关键词

AI Agent Harness、LLM推理成本优化、语义缓存、动态批处理、多模型路由、MLOps、LLM调度

摘要

随着AI Agent从原型验证走向规模化生产部署，LLM推理成本已成为制约企业落地的核心瓶颈：中等规模的Agent服务单月推理成本可达数十万甚至上百万元，其中85%以上的成本集中在Harness层（Agent控制平面）调度的LLM调用环节。本文从第一性原理出发，系统拆解Harness层三大核心成本优化手段——语义缓存、动态批处理、多模型路由的理论基础、架构设计、工程实现与落地最佳实践，通过三大技术的叠加应用可在保证效果SLA波动小于1%的前提下，将Agent整体推理成本降低70%以上。本文既包含面向入门者的概念类比、面向中级开发者的可运行代码，也包含面向架构师的系统设计与行业前瞻性分析，适用于所有正在推进AI Agent规模化落地的技术团队。

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1. 概念基础

1.1 领域背景

2024年以来，AI Agent的产业落地进入爆发期：据Gartner统计，截至2024年Q2，全球42%的中型以上企业已部署至少1类AI Agent应用，覆盖客服、研发、运营、销售等多个场景。但随之而来的成本问题也日益凸显：以主流的GPT-4o模型为例，输入1000Token成本为0.005美元，输出1000Token成本为0.015美元，一个日均调用量100万次的客服Agent，单次调用平均输入+输出Token为800，单月推理成本即可达43.2万美元，远超多数企业的预算承受能力。
传统的LLM成本优化手段（如提示压缩、模型量化、蒸馏）多聚焦于模型层或业务逻辑层，优化空间有限且适配成本高。而AI Agent Harness作为介于业务逻辑层与底层AI基础设施（LLM API、向量库、工具集）之间的统一控制平面，是所有Agent请求的必经之路，具备全局调度视角，成为成本优化的核心切入点。

1.2 历史轨迹

AI Agent成本优化的发展历程可以分为四个阶段：

年份	阶段	核心优化手段	平均降本幅度	局限性
2022及以前	原生调用阶段	无专门优化	0%	成本完全依赖模型服务商定价
2023年上半年	业务层优化	提示压缩、少样本优化	10-20%	优化空间受业务逻辑限制，容易影响效果
2023年下半年	模型层优化	模型量化、蒸馏、自托管	20-30%	适配成本高，需要模型训练能力，仅适用于特定场景
2024年至今	调度层优化	Harness层缓存、批处理、路由	50-70%	通用型强，无需修改业务逻辑与模型，优化空间大

1.3 问题空间定义

我们首先明确AI Agent Harness的成本构成：
$$C_{total}=C_{llm}+C_{tool}+C_{storage}+C_{compute}$$
其中$C_{llm}$为LLM推理成本，占比85%以上，是优化的核心目标；$C_{tool}$为工具调用成本，$C_{storage}$为存储成本，$C_{compute}$为Harness层自身计算成本，三者合计占比不足15%，优化优先级较低。
进一步拆解LLM推理成本的核心驱动因子：
$$C_{llm}=\frac{N_{total}\times (T_{in}\times P_{in}+T_{out}\times P_{out})}{U}$$
变量定义：

• $N_{total}$：总LLM请求次数
• $T_{in}/T_{out}$：单次请求平均输入/输出Token数
• $P_{in}/P_{out}$：模型单位输入/输出Token成本
• $U$：GPU推理利用率（范围0~1）
  三大优化手段正好对应四个驱动因子的优化：

1. 语义缓存：降低$N_{total}$，重复语义的请求直接返回缓存结果，无需调用LLM
2. 动态批处理：提高$U$，将多个请求打包为单批次推理，提升GPU资源利用率
3. 多模型路由：降低$P_{in}/P_{out}$，将简单请求分配给低成本小模型，仅复杂请求使用高成本大模型

1.4 术语精确性

本文核心术语的准确定义：

术语	准确定义
AI Agent Harness	介于Agent业务逻辑层与底层AI基础设施之间的抽象控制层，负责请求调度、流控、观测、容错、成本优化等通用能力， decouple业务逻辑与底层基础设施
语义缓存	基于请求语义相似度匹配的缓存机制，而非传统的精确字符串匹配，语义等价的请求可命中同一缓存条目
动态批处理	在线实时将多个同模型的请求攒为一个批次进行推理，在满足延迟SLA的前提下最大化GPU利用率
多模型路由	根据请求的复杂度、领域、延迟要求等特征，在满足效果SLA的前提下，将请求分配给成本最低的可用模型

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2. 理论框架

2.1 第一性原理推导

我们从成本公式出发，推导三大优化手段的理论最大降本空间：

2.1.1 语义缓存的理论上限

语义缓存的成本节约率为：
$$S_{cache}=HitRate\times (1-\frac{C_{hit}}{C_{llm}})$$
其中$HitRate$为缓存命中率，$C_{hit}$为单次缓存命中的成本（包含embedding推理、Redis查找，约为LLM调用成本的0.1%），因此$S_{cache}$近似等于$HitRate$。对于客服、FAQ等重复请求率高的场景，$HitRate$最高可达80%，理论上可降本80%。

2.1.2 动态批处理的理论上限

GPU推理的利用率$U$与批次大小$B$的关系为：
$$U=\frac{B\times T_{avg}}{T_{max}}\times U_{base}$$
其中$T_{avg}$为单次请求平均Token数，$T_{max}$为模型最大上下文窗口，$U_{base}$为单请求推理的GPU利用率（通常为20%~30%）。当批次大小$B$足够大，使得$B\times T_{avg}=T_{max}$时，$U$可提升至80%~90%，相比单请求推理利用率提升3倍，理论上可降本67%。

2.1.3 多模型路由的理论上限

当前主流模型的成本差异可达10~100倍：例如GPT-4o的成本是GPT-4o-mini的10倍，是开源Llama 3 8B的50倍。如果80%的请求都可以用最小成本的模型处理，理论上可降本：
$$S_{route}=1-(0.8\times 0.1+0.2\times 1)=72\%$$

2.1.4 叠加效应

三大优化手段为正交关系，可叠加使用，理论最大降本率可达：
$$S_{total}=1-(1-S_{cache})\times (1-S_{batch})\times (1-S_{route})=1-0.2\times 0.33\times 0.28=98.2\%$$
实际生产环境中受场景限制，通常可实现70%~80%的降本幅度。

2.2 数学形式化

2.2.1 语义缓存的相似度匹配模型

语义缓存的核心是判断两个请求是否语义等价，我们采用余弦相似度作为度量标准：
$$Sim(p_1,p_2)=\frac{Emb(p_1)\cdot Emb(p_2)}{\Vert Emb(p_1)\Vert \times \Vert Emb(p_2)\Vert }$$
其中$Emb(p)$为请求$p$的embedding向量，当$Sim(p_1,p_2)\ge \tau$（$\tau$为相似度阈值，通常取0.9~0.95）时，认为两个请求语义等价，可命中缓存。

2.2.2 动态批处理的最优策略模型

动态批处理的优化目标是在满足延迟SLA的前提下最大化批次大小：
$$\max Bs.t.t_{wait}+t_{infer}(B)\le SL{A}_{lat}$$
其中$t_{wait}$为攒批等待时间，$t_{infer}(B)$为批次大小为$B$时的推理延迟，$SL{A}_{lat}$为端到端延迟要求。

2.2.3 多模型路由的多目标优化模型

多模型路由的优化目标是在满足效果与延迟SLA的前提下最小化成本：
$$\begin{gathered} \underset{\mathcal{M}(r)}{\min }\sum _{r\in R}C(\mathcal{M}(r),r) \\ s.t.Acc(\mathcal{M}(r),r)\ge SL{A}_{acc} \\ Lat(\mathcal{M}(r),r)\le SL{A}_{lat} \end{gathered}$$
其中$\mathcal{M}(r)$为分配给请求$r$的模型，$C$为成本，$Acc$为效果准确率，$Lat$为推理延迟。

2.3 理论局限性

1. 语义缓存的局限性：受限于请求重复率，创意生成、代码开发等场景重复率低，命中率通常不足20%；相似度阈值设置不当会导致语义冲突，返回错误结果。
2. 动态批处理的局限性：受限于QPS，低QPS场景下无法攒到足够的批次，优化效果有限；批次过大会导致延迟升高，不适用于对延迟要求极高的实时对话场景。
3. 多模型路由的局限性：受限于请求复杂度分布，若所有请求均为高复杂度，路由优化空间极小；路由分类器准确率不足会导致复杂请求错配到小模型，影响效果。

2.4 竞争范式分析

当前主流的LLM成本优化范式对比：

优化范式	优化层级	通用型	改造成本	降本幅度	效果影响
提示压缩	业务层	低	中	10-20%	中等
模型量化/蒸馏	模型层	中	高	20-30%	较小
缓存/批处理/路由	调度层	高	低	50-70%	极小
调度层优化与其他范式完全正交，可叠加使用，进一步提升降本幅度。

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3. 架构设计

3.1 系统分解

AI Agent Harness成本优化系统由五大核心组件构成：

1. 语义缓存引擎：负责请求embedding生成、相似度匹配、缓存读写与淘汰
2. 模型路由引擎：负责请求特征提取、规则匹配、复杂度预测、模型分配
3. 动态批处理引擎：负责同模型请求的攒批、批次校验、推理调度
4. 规则配置中心：负责缓存阈值、批处理参数、路由规则的统一配置与下发
5. 观测分析模块：负责命中率、利用率、路由准确率、单位成本等指标的采集与可视化

3.2 组件交互模型

3.3 实体关系模型

3.4 设计模式应用

1. 缓存引擎：采用Cache-Aside（旁路缓存）模式，读请求先查缓存，未命中再查LLM，返回结果后更新缓存；缓存淘汰采用LFU+TTL混合策略，高频访问的条目保留更长时间。
2. 批处理引擎：采用令牌桶+超时触发模式，批次大小达到阈值或等待时间达到阈值均触发推理，平衡延迟与利用率。
3. 路由引擎：采用策略模式，支持规则引擎、ML分类器、大模型打分等多种路由策略的灵活切换与组合。

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4. 实现机制

4.1 语义缓存引擎实现

4.1.1 核心逻辑

1. 对输入请求生成embedding向量
2. 采用局部敏感哈希（LSH）对embedding进行索引，加速相似度查找
3. 查找Redis中相似度大于阈值的缓存条目
4. 命中则返回结果，未命中则调用LLM，返回后更新缓存

4.1.2 算法复杂度

• Embedding生成：$O(d)$，$d$为embedding维度（通常为1536）
• LSH查找：$O(logN)$，$N$为缓存条目数量
• Redis读写：$O(1)$

4.1.3 代码实现

import redis
import numpy as np
from openai import OpenAI
from datasketch import MinHash, MinHashLSH

class SemanticCache:
    def __init__(self, redis_host="localhost", redis_port=6379, similarity_threshold=0.9):
        self.redis = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=0)
        self.client = OpenAI()
        self.threshold = similarity_threshold
        self.lsh = MinHashLSH(threshold=similarity_threshold, num_perm=128)
    
    def _get_embedding(self, text: str) -> list[float]:
        """生成请求的embedding向量"""
        response = self.client.embeddings.create(input=text, model="text-embedding-3-small")
        return response.data[0].embedding
    
    def _get_minhash(self, embedding: list[float]) -> MinHash:
        """将embedding转换为MinHash用于LSH查找"""
        m = MinHash(num_perm=128)
        for val in embedding:
            m.update(str(int(val * 1000)).encode("utf8"))
        return m
    
    def get(self, prompt: str) -> str | None:
        """查找缓存"""
        embedding = self._get_embedding(prompt)
        minhash = self._get_minhash(embedding)
        # 查找相似的缓存条目
        candidates = self.lsh.query(minhash)
        for candidate in candidates:
            cached_emb = np.array(eval(self.redis.get(f"emb:{candidate}")))
            sim = np.dot(embedding, cached_emb) / (np.linalg.norm(embedding) * np.linalg.norm(cached_emb))
            if sim >= self.threshold:
                return self.redis.get(f"resp:{candidate}").decode("utf8")
        return None
    
    def set(self, prompt: str, response: str, ttl=86400*7):
        """写入缓存"""
        embedding = self._get_embedding(prompt)
        minhash = self._get_minhash(embedding)
        key = minhash.hashvalues.tobytes().hex()
        self.lsh.insert(key, minhash)
        self.redis.setex(f"emb:{key}", ttl, str(embedding))
        self.redis.setex(f"resp:{key}", ttl, response)

4.1.4 边缘情况处理

• 语义冲突：采用双层校验机制，LSH匹配到候选后再计算精确余弦相似度，阈值设置比LSH高0.02，避免误判
• 敏感数据：缓存前对请求和响应进行脱敏，过滤身份证、银行卡、密码等敏感信息
• 模型升级：缓存条目绑定模型版本，模型升级后自动过期对应版本的缓存

4.2 动态批处理引擎实现

4.2.1 核心逻辑

1. 为每个模型维护一个请求队列
2. 队列中的请求数达到批次大小阈值或等待时间达到超时阈值时，组装批次
3. 校验批次总Token数不超过模型最大上下文窗口，超过则拆分批次
4. 调用LLM推理端点，返回结果后分发给各个请求

4.2.2 算法复杂度

• 队列操作：$O(1)$
• 批次组装：$O(B)$，$B$为批次大小

4.2.3 代码实现

import asyncio
import tiktoken
from openai import AsyncOpenAI
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Callable

@dataclass
class BatchRequest:
    prompt: str
    future: asyncio.Future

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, model_id: str, max_batch_size=32, max_wait_time=0.05, max_context_window=128000):
        self.model_id = model_id
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.max_wait_time = max_wait_time
        self.max_context = max_context_window
        self.queue: List[BatchRequest] = []
        self.lock = asyncio.Lock()
        self.client = AsyncOpenAI()
        self.tokenizer = tiktoken.encoding_for_model(model_id)
        asyncio.create_task(self._batch_processor())
    
    def _count_tokens(self, text: str) -> int:
        return len(self.tokenizer.encode(text))
    
    async def _batch_processor(self):
        while True:
            await asyncio.sleep(self.max_wait_time)
            if len(self.queue) == 0:
                continue
            # 取出队列中的所有请求
            async with self.lock:
                batch = self.queue.copy()
                self.queue = []
            # 拆分批次避免超过上下文窗口
            current_batch = []
            current_tokens = 0
            for req in batch:
                req_tokens = self._count_tokens(req.prompt)
                if current_tokens + req_tokens > self.max_context * 0.8 or len(current_batch) >= self.max_batch_size:
                    # 触发推理
                    await self._run_batch(current_batch)
                    current_batch = []
                    current_tokens = 0
                current_batch.append(req)
                current_tokens += req_tokens
            if current_batch:
                await self._run_batch(current_batch)
    
    async def _run_batch(self, batch: List[BatchRequest]):
        """执行批次推理"""
        try:
            prompts = [req.prompt for req in batch]
            response = await self.client.chat.completions.create(
                model=self.model_id,
                messages=[{"role": "user", "content": p} for p in prompts],
                max_tokens=1024
            )
            # 分发结果
            for i, req in enumerate(batch):
                req.future.set_result(response.choices[i].message.content)
        except Exception as e:
            for req in batch:
                req.future.set_exception(e)
    
    async def process(self, prompt: str) -> str:
        """对外暴露的处理接口"""
        future = asyncio.Future()
        async with self.lock:
            self.queue.append(BatchRequest(prompt=prompt, future=future))
            # 达到批次大小直接触发
            if len(self.queue) >= self.max_batch_size:
                asyncio.create_task(self._batch_processor())
        return await future

4.2.4 边缘情况处理

• 队列溢出：设置队列最大长度，超过则直接走单请求推理，避免延迟过高
• 批次失败：整个批次失败时自动重试2次，重试失败则降级为单请求推理
• 优先级请求：支持高优先级请求跳过攒批，直接推理，适用于VIP用户或高实时性要求的场景

4.3 模型路由引擎实现

4.3.1 核心逻辑

1. 提取请求特征：Token数、领域、用户等级、历史复杂度等
2. 优先匹配高优先级规则，比如法律、医疗领域请求强制使用GPT-4o
3. 未匹配规则则调用复杂度分类模型，预测请求的复杂度等级
4. 从模型池中选择满足效果SLA的最低成本模型

4.3.2 算法复杂度

• 特征提取：$O(n)$，$n$为请求Token数
• 规则匹配：$O(k)$，$k$为规则数量
• 复杂度分类：$O(d)$，$d$为分类模型输入维度

4.3.3 代码实现

from typing import Dict, List
import openai
from pydantic import BaseModel

class ModelInfo(BaseModel):
    model_id: str
    input_price: float
    output_price: float
    accuracy_score: float
    max_tokens: int

class ModelRouter:
    def __init__(self, models: List[ModelInfo], sla_accuracy=0.95):
        self.models = sorted(models, key=lambda x: x.input_price)
        self.sla_accuracy = sla_accuracy
        self.client = openai.Client()
        # 规则列表，优先级从高到低
        self.rules = [
            {"condition": lambda req: "法律" in req["prompt"] or "医疗" in req["prompt"], "model": "gpt-4o"},
            {"condition": lambda req: req["token_count"] > 8000, "model": "gpt-4o"},
            {"condition": lambda req: req["user_level"] == "vip", "model": "gpt-4o"}
        ]
    
    def _predict_complexity(self, prompt: str) -> float:
        """用小模型预测请求复杂度，返回0~1的分数，越高越复杂"""
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "判断用户问题的复杂度，返回0到1的分数，0是最简单的常识问题，1是非常复杂的推理问题，只返回数字"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            max_tokens=5
        )
        return float(response.choices[0].message.content.strip())
    
    def route(self, request: Dict) -> str:
        """路由请求返回目标模型"""
        # 优先匹配规则
        for rule in self.rules:
            if rule["condition"](request):
                return rule["model"]
        # 预测复杂度
        complexity = self._predict_complexity(request["prompt"])
        required_accuracy = self.sla_accuracy + (complexity * 0.05)
        # 选择满足精度要求的最便宜模型
        for model in self.models:
            if model.accuracy_score >= required_accuracy:
                return model.model_id
        # 兜底用最高精度模型
        return self.models[-1].model_id

4.3.4 边缘情况处理

• 路由错配：设置结果校验机制，小模型返回结果的置信度低于阈值时自动 fallback 到大模型
• 模型限流：某个模型限流时自动降级到下一个满足SLA的模型
• 效果回测：每月抽取1%的请求用大模型跑对比，若效果下降超过1%则调整路由规则

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5. 实际应用

5.1 实施策略

建议企业按照以下步骤逐步落地，风险最小见效最快：

1. 第一步：上线语义缓存：优先部署缓存，无需修改业务逻辑，上线后即可获得30%~50%的降本效果，两周内即可完成落地。
2. 第二步：上线多模型路由：梳理业务场景的请求分布，配置路由规则，逐步将简单请求切换到小模型，可再降本20%~30%，一个月内完成落地。
3. 第三步：上线动态批处理：针对高QPS场景部署动态批处理，提升GPU利用率，再降本10%~20%，一个半月内完成落地。

5.2 集成方法论

Harness层提供与OpenAI API完全兼容的REST接口，业务端只需将原来的API端点替换为Harness的端点，无需修改任何业务代码，即可实现全量优化：

# 原来的调用方式
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openai.com/v1")

# 替换为Harness的端点
client = OpenAI(base_url="https://harness.yourcompany.com/v1", api_key="your_key")

5.3 部署考虑因素

1. 高可用：Harness层采用集群部署，负载均衡，配置熔断降级机制，避免单点故障影响业务。
2. 多云适配：支持对接多家模型服务商（OpenAI、Anthropic、字节豆包、阿里云通义千问等）与自托管模型，避免厂商锁定。
3. 数据安全：所有请求与响应数据加密存储，缓存数据支持自动脱敏，符合等保2.0要求。

5.4 案例研究：某电商客服Agent成本优化

背景：某头部电商的智能客服Agent日均调用量120万次，原来全部使用GPT-4o，单月推理成本38万元，效果SLA为98%。
优化过程：

1. 上线语义缓存：针对客服FAQ场景，设置相似度阈值0.92，缓存命中率达到47%，直接降本47%。
2. 上线多模型路由：将62%的简单咨询请求分配给GPT-4o-mini，20%的中等复杂度请求分配给自托管的Llama 3 70B，仅18%的复杂售后请求使用GPT-4o，降本35%。
3. 上线动态批处理：将GPU利用率从28%提升到65%，降本18%。
   优化结果：单月推理成本从38万元降到10.2万元，降本幅度73%，效果SLA仅下降0.7%，完全在可接受范围内。

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6. 高级考量

6.1 扩展动态

1. 多模态Agent优化：扩展语义缓存支持图像、音频的语义哈希，模型路由支持多模态模型的选择，批处理支持多模态输入的打包。
2. 强化学习动态调优：采用强化学习模型自动调整缓存阈值、批处理参数、路由规则，无需人工配置，进一步提升优化效果10%~15%。
3. 竞价算力调度：对接云厂商的竞价实例与闲置算力，将非实时请求自动调度到成本更低的闲置算力，可再降本20%~30%。

6.2 安全影响

1. 缓存数据必须脱敏，避免敏感数据泄露。
2. 路由引擎必须集成内容审核模块，防止违规请求发送到LLM，引发合规风险。
3. 高风险场景（医疗、法律、金融）必须配置强制路由规则，禁止用小模型处理高风险请求，避免责任事故。

6.3 伦理维度

1. 不能为了降本牺牲弱势群体的服务质量，比如针对老年人的咨询请求强制使用大模型，保证回答的准确性。
2. 模型路由的规则必须透明可解释，避免歧视性路由，比如不同地区、不同等级的用户采用统一的路由标准。

6.4 未来演化向量

2025年以后，Harness层的成本优化将向端边云协同方向发展：简单请求在端侧运行小模型处理，中等复杂度请求在边缘节点处理，仅复杂请求发送到云端大模型，整体降本幅度将达到90%以上。

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7. 最佳实践与行业趋势

7.1 最佳实践Tips

1. 语义缓存调优：客服、FAQ场景阈值设为0.9_{0.92，代码生成、创意写作场景阈值设为0.95}0.97，避免语义冲突。
2. 批处理调优：实时对话场景最大等待时间设为20_{50ms，离线任务场景最大等待时间设为200}500ms，平衡延迟与利用率。
3. 路由调优：每季度更新一次模型池的效果评分，每月做一次效果回测，保证效果SLA达标。
4. 成本观测：建立单位请求成本、缓存命中率、路由准确率、GPU利用率四大核心指标的实时看板，每周做优化复盘。

7.2 行业发展趋势

时间	阶段	核心技术	平均降本幅度
2023	单点优化	独立的缓存/路由工具	30-50%
2024	集成优化	Harness层统一调度三大能力	50-70%
2025	智能优化	强化学习自动调参+端边云协同	70-90%
2026	生态优化	模型服务商与云厂商原生集成调度能力	80-95%

7.3 本章小结

AI Agent Harness层的缓存、批处理、模型路由三大优化手段是当前企业规模化落地Agent的核心成本抓手，三者正交叠加可实现70%以上的降本效果，且无需修改业务逻辑与模型，适配成本极低。建议所有正在推进AI Agent规模化部署的企业优先搭建Harness层的成本优化体系，避免随着流量上涨出现成本失控的问题。未来随着技术的发展，Harness层将进一步集成智能调度、端边云协同等能力，成为AI Agent基础设施的核心组成部分。

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参考资料

1. OpenAI, LLM Cost Optimization Whitepaper, 2024
2. Meta, Dynamic Batching for LLM Inference, 2023
3. Google DeepMind, Semantic Caching for Large Language Models, 2023
4. AWS, Model Routing Best Practices for Generative AI, 2024
   （全文约9800字）