用 AI 工具提升刷题效率先缩小问题再控制上下文成本AI 刷题服务的成本通常不在一次请求而在重复提交、携带无关上下文和失败后的重试。优化顺序应当是减少无效输入、复用确定性结果、再考虑模型分级。没有业务数据时不应先给出节省比例或账单预测。flowchart LR A[分析请求] -- B[规范化与鉴权] B -- C{精确缓存命中} C --|是| D[返回缓存] C --|否| E[裁剪题目与执行结果] E -- F{剩余预算充足} F --|是| G[调用模型] F --|否| H[返回规则提示或稍后重试] G -- I[按策略写缓存]缓存键要保守缓存“题目编号 语言 规范化后的代码 测试摘要”可以覆盖完全相同的请求。不要只按语义相似度返回题解两段相似代码可能处于不同题目或不同错误状态。语义缓存如果要使用应限制在候选提示推荐并标记为推荐结果而不是确定答案。缓存过期同时发生时可用singleflight合并同一个键的并发请求避免多个请求一起击穿到底层模型。缓存值不应包含用户的原始代码或敏感日志。预算控制的最小实现预算应按租户或用户隔离计量采用服务商实际返回的 token 用量而不是固定估算值。下面的示例只展示扣减逻辑生产环境应把状态放在支持原子操作的共享存储中。func (b *Budget) Reserve(userID string, requested int) bool { b.mu.Lock() defer b.mu.Unlock() if requested 0 || b.used[userID]requested b.limit[userID] { return false } b.used[userID] requested return true } func (b *Budget) Reconcile(userID string, reserved, actual int) { b.mu.Lock() defer b.mu.Unlock() b.used[userID] actual - reserved }调用前可按输入长度预留额度调用后按实际用量结算。预算不足时给出静态的边界检查提示或明确的稍后重试信息不要把低质量模型的输出伪装成同等质量的答案。建议观察的指标记录请求数、缓存命中率、每类请求的输入/输出 token、重试次数、预算拒绝数和模型调用失败率。将它们按题目类型、用户层级和模型版本拆开才能知道该先裁剪上下文、调整缓存 TTL还是限制某类高成本请求。成本控制的关键不是把每个请求压到最低而是让每次模型调用都有明确的收益和可追溯的用量。
