Проблема знакомая — пишешь крутую автоматизацию на OpenAI, а потом смотришь счёт и офигеваешь. Здесь обычно два момента: слишком много запросов без фильтра по необходимости и неправильный выбор модели. Например, davinci мощный, но никогда не нужен для рутинных задач вроде простых ответов или небольшой генерации — там лучше curie или даже ada.

Счёт идёт быстро, если не контролировать, как часто вызывается API и какой объём текста передаётся. Иногда из-за маленькой оптимизации форматов запросов и ответов можно сжечь деньги на пустом месте.

Сам из проверенных способов — кэширование ответов, если это возможно. Еще полезно ограничить длину и количество токенов для каждого вызова. Если задача подходит, использовать batch-запросы (несколько запросов за один вызов) — на них иногда цена выходит ниже.

Ну и обращать внимание на логи — где уходит бюджет, это ключ к оптимизации. Кто-то любит делать мониторинг и алерты при резких скачках трафика. Еще частый косяк — на старте добавляют отладочные запросы и забывают их потом отключить.

А у вас как? Что больше всего сгоняло деньги и как с этим боролись?