基于内存高效算法的 LLM Token 优化：一个有效降低 API 成本的技术方案

在使用 OpenAI、Claude、Gemini 等大语言模型 API 构建对话系统时，开发者普遍面临成本不断上升的挑战。无论是基于检索增强生成（RAG）的应用还是独立的对话系统，这些系统都需要维护对话历史以确保上下文的连贯性，类似于 ChatGPT 对历史对话的记忆机制。

这种历史记忆机制虽然提升了对话质量，但同时导致了 Token 消耗的指数级增长。本文提出一种内存高效算法，通过智能化的内存管理策略，将 Token 使用量减少高达 40%，从而显著降低 LLM 推理的运营成本。

 

 

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