速度优化
减少响应时间、提高并发能力。
⚡ 优化方法
1. 选择合适的模型
模型速度对比：
| 模型 | 速度 | 质量 | 成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-3.5 | ⚡⚡⚡ | ⭐⭐ | 💰 | 快速问答 |
| Claude 3 Haiku | ⚡⚡⚡ | ⭐⭐⭐ | 💰 | 日常使用 |
| GPT-4 | ⚡ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 💰💰💰 | 复杂任务 |
| Claude 3 Opus | ⚡ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 💰💰💰💰 | 高质量需求 |
建议：
- 日常聊天 → Claude 3 Haiku 或 GPT-3.5
- 代码编写 → GPT-4 或 Claude 3 Sonnet
- 翻译任务 → Claude 3 Haiku（够用且便宜）
- 复杂推理 → GPT-4 或 Claude 3 Opus
2. 优化对话长度
问题：对话越长，每次处理越慢
解决：
✅ 定期开始新对话
✅ 不要一个对话聊几百条
✅ 清理不需要的历史最佳实践：
每天晚上：开始新对话
达到 50 条：考虑新对话
感到变慢：立即新对话3. 减少上下文
问题：上下文越多，处理越慢
解决：
✅ 只提供必要的信息
✅ 删除无关的对话
✅ 使用精确的描述例子：
❌ 不好：
我之前问了关于 Python 的问题，然后问了 JavaScript，
然后问了数据库，现在想问 Go 语言...
✅ 好：
我想学习 Go 语言，从哪里开始？
（不需要前面的上下文）4. 使用缓存
启用缓存：
相同的问题，直接返回缓存结果适用场景：
- 频繁询问相同信息
- 不需要实时数据的查询
- 常见问题回答
5. 网络优化
选择合适的 API：
国内用户：使用国内 API 或代理
国外用户：直接访问 OpenAI/Claude📋 速度优化检查清单
- [ ] 选择了合适的模型
- [ ] 控制对话长度
- [ ] 减少上下文
- [ ] 启用了缓存
- [ ] 优化了网络