先看看示例
作者提供的示例，实际效果取决于你的输入和使用工具。
输入
编辑材料：假设低档L每条成本估算0.01美元，高档H为0.04美元；字符数≥10000走H，否则走L。剩余预算0.05美元。顺序任务A=2000字符、B=12000字符、C=3000字符；以上是假设计价，未提供实际API调用。
输出
编辑示例 · 未运行
| 顺序 | 任务 | 路由 | 估算费用 | 决策后预算余量 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | A，2000字符 | L | $0.01 | $0.04 |
| 2 | B，12000字符 | H | $0.04 | $0.00 |
| 3 | C，3000字符 | 暂停 | 未调用 | $0.00 |
前两项估算合计 $0.05。实际接入应先预留单次上限与可能重试的费用；若无法约束输出成本，本表只能作为计划，不能作为硬预算保证。
方法说明
根据任务规模分流模型，记录调用费用并限制重试，让批处理的预算消耗可追踪。 具体任务 审查一批任务的模型路由：依据已确认的模型档位、预算与任务规模，给出路由表和停止条件。 收窄失败请求的重试：分清暂时性网络/限流错误与鉴权/参数错误，减少无效重复调用。 必需材料 任务样本及规模指标 可用模型档位、实际计费口径和本批预算 可选材料 历史调用token与错误记录 固定系统提示和缓存适用条件 使用门槛 理解模型 API 调用与 token 计费，并有可核对的服务方价格和项目账号权限。 这个 Skill 额外提供的方法 把模型选择、不可变费用记录、有限错误重试与提示缓存拆开组合，便于定位预算究竟消耗在何处。 编辑示例（未运行） 在预算余量不足时暂停下一批 任务：核算三条任务的候选路由 输入： 编辑材料：假设低档L每条成本估算0.01美元，高档H为0.04美元；字符数≥10000走H，否则走L。剩余预算0.05美元。顺序任务A=2000字符、B=12000字符、C=3000字符；以上是假设计价，未提供实际API调用。 结果片段： | 顺序 | 任务 | 路由 | 估算费用 | 决策后预算余量 | |---|---|---|---:|---:| | 1 | A，2000字符 | L | $0.01 | $0.04 | | 2 | B，12000字符 | H | $0.04 | $0.00 | | 3 | C，3000字符 | 暂停 | 未调用 | $0.00 | 前两项估算合计 $0.05。实际接入应先预留单次上限与可能重试的费用；若无法约束输出成本，本表只能作为计划，不能作为硬预算保证。 编辑计算示例使用输入明确给出的假设单价，未调用模型、未产生账单，也不说明任何现售模型的实际价格。 首次任务 请使用已安装的 cost-aware-llm-pipeline Skill。 任务：审查一批任务的模型路由。 依据已确认的模型档位、预算与任务规模，给出路由表和停止条件。 必需材料： - 任务样本及规模指标：[填写或粘贴我的实际材料] - 可用模型档位、实际计费口径和本批预算：[填写或粘贴我的实际材料] 可选材料： - 历史调用token与错误记录：[有则补充；缺失时不要假定存在] - 固定系统提示和缓存适用条件：[有则补充；缺失时不要假定存在] 处理边界：入口中的模型名称、价格与缓存门槛是源文件快照，接入时须核对服务方当前支持情况，不能据此保证价格或节省比例。；只检查已发生费用不能严格防止下一次超额；并发调用、输出上限和重试费用需要预留预算。。先指出影响任务的材料缺口；没有实际执行的操作和测试不要写成已完成。 请按以下标准交付可审阅结果： 1. 路由表能追溯到规模阈值和用户确认的模型配置。 2. 费用合计与记录逐项一致，并写明估算、实耗和预算预留的区别。 3. 重试范围明确排除鉴权/参数错误，次数和费用上限可查。 验收方法 路由表能追溯到规模阈值和用户确认的模型配置。 费用合计与记录逐项一致，并写明估算、实耗和预算预留的区别。 重试范围明确排除鉴权/参数错误，次数和费用上限可查。 依赖与准备 保留完整 cost-aware-llm-pipeline 目录；源例使用 Python dataclasses 与 Anthropic SDK 的异常/缓存接口，实际供应商SDK和缓存能力需另核对。真实调用需要已授权账号、凭据管理和可用API额度；敏感材料进入外部模型前按项目数据边界处理。 使用边界 入口中的模型名称、价格与缓存门槛是源文件快照，接入时须核对服务方当前支持情况，不能据此保证价格或节省比例。 只检查已发生费用不能严格防止下一次超额；并发调用、输出上限和重试费用需要预留预算。 鉴权或参数错误不得按暂时性失败自动重试，自动路由也不等于质量验收通过。 本站示例由编辑撰写，未运行上游 Skill，不代表平台已完成工具兼容认证。 排错 预算检查通过后仍超支：把在途请求、最大输出和重试纳入预留，逐次结算后释放余量。 省钱后复杂任务质量下降：对失败类型检查路由阈值，用同一验收样本比较档位，不只看token数量。 固定来源 https://github.com/affaan-m/ECC/blob/c70874fae9eb0e5ad0365beb7e2955899fd1d30f/skills/cost-aware-llm-pipeline/SKILL.md 许可 MIT。许可原文：https://github.com/affaan-m/ECC/blob/c70874fae9eb0e5ad0365beb7e2955899fd1d30f/LICENSE 仓库热度 affaan-m/ECC 仓库 269,717 Stars（2026-09-30 核验）；这是父仓库指标，不是单个 Skill 的评分。