MCP Email Service

# 💰 API 成本优化指南 ## 📊 成本分析 ### OpenAI API 消耗预估 #### 使用 GPT-3.5-turbo (推荐) | 邮件量/天 | Tokens/天 | 成本/天 | 成本/月 | |-----------|----------|---------|---------| | 50 封 | 5K-10K | $0.01-0.02 | $0.30-0.60 | | 100 封 | 10K-20K | $0.02-0.04 | $0.60-1.20 | | 500 封 | 50K-100K | $0.10-0.20 | $3-6 | | 1000 封 | 100K-200K | $0.20-0.40 | $6-12 | **价格**: GPT-3.5-turbo 约 $0.002/1K tokens #### 使用 GPT-4 (更智能但贵10倍) | 邮件量/天 | 成本/月 | |-----------|---------| | 50 封 | $3-6 | | 100 封 | $6-12 | | 500 封 | $30-60 | | 1000 封 | $60-120 | ## 🎯 优化策略 ### 1. 使用规则预过滤 (免费 + 快速) 系统已经内置了规则过滤，**会先用规则筛选，大幅减少 AI 调用**： ```json { "filter_rules": { "high_priority_senders": [ "boss@company.com", // 直接标记为重要，不调用 AI "important@client.com" ], "spam_indicators": [ "lottery", "winner", // 直接标记为垃圾，不调用 AI "中奖", "恭喜" ], "low_priority_keywords": [ "newsletter", "unsubscribe" // 直接标记为不重要，不调用 AI ] } } ``` **优化效果**: 可以过滤掉 30-50% 的邮件，减少 AI 调用 ### 2. 限制邮件正文长度 当前配置已优化： ```json { "max_body_length": 500 // 只发送前 500 字符给 AI } ``` **省钱效果**: 每封邮件减少 50-100 tokens ### 3. 调整监控频率 减少检查频率可以减少新邮件数量： ```javascript // n8n 工作流 cron 设置 "*/5 * * * *" // 每5分钟 (默认) - 适合高频场景 "*/10 * * * *" // 每10分钟 - 推荐 "*/15 * * * *" // 每15分钟 - 低成本 "0 * * * *" // 每小时 - 最低成本 ``` ### 4. 限制获取邮件数量 编辑 `email_monitor_config.json`: ```json { "email": { "fetch_limit": 10, // 从 20 改为 10 "unread_only": true } } ``` ### 5. 完全不使用 AI (免费方案) **选项 A**: 不设置 `OPENAI_API_KEY` - 系统会自动回退到关键词过滤 - 完全免费 - 准确率约 70-80% **选项 B**: 禁用 AI 过滤 编辑 `email_monitor_config.json`: ```json { "ai_filter": { "enabled": false // 禁用 AI } } ``` ## 💡 推荐配置方案 ### 🟢 方案 1: 极低成本 (<$1/月) ```json { "email": { "fetch_limit": 10, "unread_only": true }, "ai_filter": { "enabled": true, "priority_threshold": 0.8 // 提高阈值，减少通知 } } ``` - ✅ 监控频率: 每 10-15 分钟 - ✅ 邮件数量: 限制 10 封 - ✅ 使用规则预过滤 - 💰 预计成本: $0.30-1.00/月 ### 🟡 方案 2: 平衡方案 ($1-3/月) ```json { "email": { "fetch_limit": 20, "unread_only": true }, "ai_filter": { "enabled": true, "priority_threshold": 0.7 } } ``` - ✅ 监控频率: 每 5 分钟 - ✅ 邮件数量: 默认 20 封 - ✅ 使用规则预过滤 - 💰 预计成本: $1-3/月 ### 🟠 方案 3: 完全免费 ```json { "ai_filter": { "enabled": false // 禁用 AI } } ``` 或者不设置 `OPENAI_API_KEY` - ✅ 使用关键词过滤 - ✅ 完全免费 - ⚠️ 准确率降低 10-20% - 💰 成本: $0 ## 📈 实时监控成本 ### 查看 OpenAI 使用量 1. 访问 https://platform.openai.com/usage 2. 查看每日 token 使用量 3. 设置预算告警 ### 本地监控 ```bash # 查看过滤统计 python scripts/email_monitor.py run # 输出会显示: # - 获取邮件数: X # - AI 过滤邮件数: Y (这是实际调用 AI 的数量) # - 重要邮件数: Z ``` ## 🔧 优化配置示例 创建 `ai_filter_config.json`: ```json { "model": "gpt-3.5-turbo", "max_body_length": 300, // 减少到 300 字符 "priority_threshold": 0.75, // 提高阈值 "filter_rules": { "high_priority_senders": [ "boss@company.com", "ceo@company.com", "important@client.com" ], "spam_indicators": [ "lottery", "winner", "congratulations", "unsubscribe", "newsletter", "中奖", "恭喜", "退订", "广告" ], "low_priority_keywords": [ "promotion", "marketing", "advertisement", "推广", "营销", "促销" ] } } ``` **效果**: 可以减少 40-60% 的 AI 调用 ## 💸 成本对比 ### 典型场景: 每天 100 封新邮件 | 优化方案 | AI 调用数 | 月成本 | 说明 | |----------|-----------|--------|------| | 无优化 | 100/天 | $6-12 | 所有邮件都用 AI | | 规则预过滤 | 50/天 | $3-6 | 过滤掉 50% | | + 降低频率 | 30/天 | $2-4 | 改为每 10 分钟 | | + 限制数量 | 20/天 | $1-3 | 限制 10 封/次 | | 仅关键词 | 0 | $0 | 完全不用 AI | ## ✅ 推荐设置 (月成本 <$1) 1. **设置规则过滤** - 添加常见发件人和关键词 2. **监控频率** - 改为每 10 分钟 3. **邮件数量** - 限制为 10 封 4. **正文长度** - 限制为 300 字符 5. **定期检查** - 查看 OpenAI 使用统计 这样配置下，**月成本通常在 $0.5-1 之间**，非常经济！ ## 🎯 总结 - 💰 **低成本**: 使用规则预过滤 + GPT-3.5 = <$1/月 - ⚡ **高性能**: 规则过滤极快，AI 只处理需要的邮件 - 🎨 **可控制**: 随时调整频率、数量、阈值 - 🆓 **免费选项**: 完全可以不用 AI，使用关键词过滤 **建议**: 先用默认配置运行一周，查看实际消耗，再根据需要优化。