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用基准案例比较上下文与工具成本优化

在相同结果质量门槛下比较精简上下文、按需取数、子代理和批处理方案。

目标

目标:在相同结果质量门槛下比较精简上下文、按需取数、子代理和批处理方案。

步骤

  1. 用cookbook合成理赔样例和标注expected结果建立固定评测集;先跑完整上下文基线。 [cost-opt]
  2. 分别测按需tool_search、按需读取手册、子代理隔离上下文和Message Batches;每轮只改变一个成本杠杆。 [cost-opt]
  3. 记录答案正确率、调用数、输入tokens与API账单;仅在准确率不低于基线时采用更便宜方案。 [cost-opt]

验证方式

每种方案在同一样例上得出可比较指标,成本下降且正确率维持在预设阈值。

故障处理

若基线和优化答案不一致,人工复核是否属真实回归;不要用单次采样证明节省或质量不变。

权限边界

前置条件

权限边界

限制

实验优化点适用于特定合成保险任务;价格、缓存、模型与工具行为会变,需在自身任务上重测。

固定上游来源

https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/blob/9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6/cost_optimization/cost_optimization.ipynb

仓库
anthropics/anthropic-cookbook
文件路径
cost_optimization/cost_optimization.ipynb
固定提交
9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6
来源检查
2026-10-14 · 已按固定上游来源核对

仓库指标

以下数字属于上游仓库整体,不代表单个 Skill 或指南的点赞/热度。

Stars
未取得
Forks
未取得
观测时间
未取得

尚未取得指标快照。

许可证: MIT

主主题

把电商活动资料整理成可复核周报

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