Uber如何在不增加成本的情况下支撑智能体请求量增长？
Uber通过四层智能体架构和成本公式，从token价格、每次请求token数、每轮请求数等维度优化，并采用模型路由、提示词缓存、CLI工具解析、代码模式、上下文图谱等手段，使单位成本下降52%。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
资讯摘要
70%+代码PR由AI生成，成本反而降了52%？
AI 摘要
Uber在AI软件工厂中通过四层智能体架构和成本公式优化，在智能体请求量增长9.4倍的情况下保持AI总支出稳定，单位成本下降52%。文章详细介绍了模型选择、token优化、上下文工程等方法，包括提示词缓存、CLI工具解析、代码模式、上下文图谱等实践，为AI成本治理提供了可复用的方法论。
AI 问答
Uber的AI成本优化核心是什么？
核心是将SDLC工作负载迁移到托管智能体环境，为每个智能体配备专用评估基准和帕累托最优模型，相比优化个人终端会话更具成本效益和可扩展性。
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