将工作转移到离线处理，AI成本降低50%

Claude的Message Batches API会在24小时窗口内异步处理请求，并对所有模型的输入和输出token统一提供50%的折扣。工作流程简单直接：与其进行按全价收费的单独同步API调用，不如将它们打包成一个批量请求，让其在后台处理。大多数批次会在一小时内完成，不过你有最多24小时的时间。

以下是一个专业示例：一个分析500份PDF摘要的研究团队目前每月在单独的API调用上花费150美元。改用批量处理后，同样的工作每月只需75美元。另一个用例：一个内容团队每晚要为1,000份客户合同生成合规报告，可以将它们作为包含10万条消息的一个批次提交，享受50%的折扣，将每月处理成本从2,000美元降至1,000美元。

要实施这一方案，请以数组格式准备请求，通过Message Batches API端点提交，然后轮询完成状态。该API每批次支持最多10万个请求或256 MB数据。处理结束后，结果会保留29天。关键限制在于：批量处理不支持流式响应或speed参数，因此不适合交互式工作流程--但对于夜间数据管道来说则非常理想。

起点：如果你的团队处理重复性的非紧急工作负载--每日报告生成、每周文献综述、每月数据审计或批量员工培训评估--找出这些任务并将它们转移到批处理。你将立即看到成本节省，同时保持相同的输出质量。对于每天处理超过1万个API token的团队，批量处理通常会在第一个月内就收回成本。