AIGC工作流中的LLM调用优化：缓存、批处理与成本控制 系列导读你现在看到的是《从0到1构建AIGC工作流自动化平台：架构、实践与运维全指南》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：手把手教读者在保证质量的前提下，将LLM调用成本降低50%以上。上一篇回顾：第 6 篇《工作流引擎运行时设计：状态管理、并发执行与错误恢复机制》主要聚焦 提供工作流引擎运行时的核心设计模式，帮助读者构建健壮、可恢复的执行系统。 下一篇预告：第 8 篇《生产级部署与监控：从Docker Compose到Kubernetes的AIGC工作流平台运维》会继续展开 提供从开发环境到生产环境的完整部署方案，涵盖容器化、编排与可观测性。全系列安排AIGC工作流自动化平台技术选型与架构设计：从LLM到编排引擎的全链路拆解搭建你的第一个AIGC工作流：基于LangChain实现多步链式调用与条件分支RAG增强检索在AIGC工作流中的实战：从文档解析到向量召回全流程Agent化工作流：让AI自主规划、调用工具与记忆管理可视化工作流编辑器开发：基于React Flow构建拖拽式编排界面工作流引擎运行时设计：状态管理、并发执行与错误恢复机制AIGC工作流中的LLM调用优化：缓存、批处理与成本控制（本文）生产级部署与监控：从Docker Compose到Kubernetes的AIGC工作流平台运维大规模工作流性能压测与调优：从单机瓶颈到分布式扩展AIGC工作流平台实战复盘：从需求到上线的完整项目经验与避坑指南