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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
- 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]
- 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] - 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
- Python 3.11+、Anthropic API key、cookbook synthetic fixtures、计费可见性及固定任务。
权限边界
- 只使用synthetic数据;不将真实理赔/客户信息发往评测;API成本按授权预算执行。
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
- 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