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- 修复心跳 Bug：应用层 ping 不更新 lastPong，60 秒后连接会被错误断开 - 03-接口文档：audio/mpeg→audio/mp3、STTConfig/TTSConfig 补充 Model 字段、 APP_ENV 环境变量名修正、配置搜索路径补充、.env 加载说明、Vite proxy 说明修正 - 02-系统架构：补充 ConfigPanel/Toast 组件、Model Router/Rate Limiter 标注规划中、 补充 Gin 框架、MVP 存储改为 Memory、AI 服务 provider 更新、Orchestrator 伪代码对齐 - 04-技术选型：新增 AI 服务栈选型章节（STT/LLM/TTS）、PostgreSQL 标注规划中 - 06-语音交互：VAD 参数名修正、STT 改为一次性识别描述、音频编码格式补充 - 07-视觉理解：关键帧检测代码改为 TypeScript、分辨率修正、阈值逻辑统一 - 08-成本控制：变量名修正、未实现功能标注规划中、对话历史裁剪策略补充 - CLAUDE.md：同步更新技术栈、模块结构、存储策略描述
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# 成本控制
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## 概述
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实时视频流 + 多模态 LLM 推理的成本极易失控。从**视觉链路**、**语音链路**、**推理链路**三个维度梳理成本控制策略，核心思想是**端云协同**——将适合的计算前置到客户端，降低对云端 API 的依赖。
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**成本对比**：优化前（1fps 全量发送）vs 优化后（0.2fps + 端侧筛选 + 模型分级）→ 月成本从 **$5000 降至 $300~500**，降幅约 90%。
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## 成本构成
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总成本
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├── 视觉链路：图像编码与传输、视觉 token 消耗
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├── 语音链路：STT 按分钟计费、TTS 按字符计费
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└── 推理链路：LLM 输入 tokens、LLM 输出 tokens
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假设：10 分钟/天/用户，1fps，每次 1000 tokens → 一天 60 万 tokens。1000 用户时成本不可控。
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## 策略一：智能采样——少发图，发好图
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| 策略 | 降本幅度 | 实现复杂度 | 说明 |
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| 提高采样间隔 | 高 | 低 | 从 1fps 降到 0.2fps |
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| 关键帧过滤 | 中 | 中 | 画面不变时不发送 |
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| 用户触发 | 高 | 低 | 只在用户提问时拍照 |
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| 本地预筛选 | 中 | 高 | 用轻量模型判断"是否值得问 LLM" |
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```typescript
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// 混合策略：定时低频 + 事件高频（sampling.ts）
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const IDLE_INTERVAL = 5000; // 空闲 5 秒一帧
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const ACTIVE_INTERVAL = 1000; // 用户说话时 1 秒一帧
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// SamplingController 根据 VAD 状态切换采样间隔
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// detail_level 通过 session config 静态配置，不随说话状态动态变化
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## 策略二：端云协同——把计算推到边缘
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不是所有计算都需要上云。可前置到客户端的计算：
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- **VAD 语音检测**：浏览器端完成，减少无效音频上传（节省 ~70% 带宽）
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- **人脸/物体检测**（规划中）：用 ONNX Runtime 跑轻量模型（如 YOLOv8-nano ~6MB，推理 ~30ms），只在检测到新物体时触发 LLM。当前 MVP 使用 Canvas 像素比较做关键帧检测
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- **重复画面过滤**：计算帧间相似度，对话模式 similarity > 0.9 跳过，观察模式 similarity < 0.85 触发
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- **敏感内容过滤**（规划中）：NSFW 检测前置，避免无效 API 调用
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## 策略三：模型分级——用对模型做对事（规划中）
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不是每个问题都需要最贵的模型：
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用户提问 → 问题复杂度判断
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├── 简单识别 → GPT-4o-mini ($0.15/1M tokens)
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├── 深度分析 → GPT-4o ($2.5/1M tokens)
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└── 代码/推理 → o1 ($15/1M tokens)
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> 当前 MVP 阶段使用单一模型（默认 GPT-4o），模型分级路由为未来优化方向。通过配置 `ai.llm.model` 可手动切换模型。
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## 策略四：缓存与复用（规划中）
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- **语义缓存**（规划中）：相似问题直接返回缓存结果（如反复问"这是什么"）
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- **上下文复用**：连续对话中，未变化的图像不必重复发送（已通过重复画面过滤实现）
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- **对话历史裁剪**：前端按 `MAX_HISTORY_ROUNDS = 10` 裁剪，后端按 `defaultHistorySize = 20` 裁剪，限制每轮的固定 token 开销
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