团队使用 AI API 如何做成本控制和额度管理

AI API 的成本问题通常不是单价本身，而是团队缺少边界：谁在调用、调用什么模型、一次任务会消耗多少、异常脚本是否会停下来。只要有多人协作或付费用户，就应该把成本控制当成基础能力设计。

English summary: this article explains AI API cost control for teams. It covers model tiers, separate API keys, quota limits, logs, anomaly detection, and task-level routing.

The goal is to help teams avoid uncontrolled spending from test scripts, batch jobs, expensive models, and missing ownership.

一、先把模型按任务价值分层

不是所有任务都需要最强模型。客服问答、标签生成、普通摘要和批处理任务可以优先低成本模型；代码审查、复杂推理和高价值生成任务再使用更强模型。

模型分层的意义是把成本和任务价值绑定，而不是靠人工记忆控制。平台层如果能提供模型列表、价格提示和分组策略，会比散落在代码里的判断更稳。

二、密钥要按用途拆分

一个团队至少应该区分生产、测试、脚本和个人实验 Key。每个 Key 设置额度上限，并保留调用日志。这样出现异常消耗时，可以快速停用单个 Key，而不是影响整个业务。

生产 Key 只放在服务端环境变量

测试 Key 设置较低额度

批处理 Key 单独限额和限速

离职或外包结束后及时回收权限

三、监控异常消耗

成本控制不能只靠月底看账单。更实用的做法是每天看消耗趋势、异常请求、失败重试和高价模型占比。对批处理任务，还要设置最大条数和失败停止条件。

如何判断一个任务该用便宜模型还是强模型？

看任务失败的业务代价。低风险批量任务优先低成本模型，高价值或需要严谨推理的任务再使用强模型。

个人项目也需要额度管理吗？

需要基础额度限制。即使是个人项目，脚本循环、密钥泄露或批处理错误也可能造成意外消耗。