zcard 命令用于获取有序集合（sorted set）中的元素数量。Redis 是一个内存数据库，因此降低存储成本主要涉及到如何有效地管理内存使用和提高数据压缩率。以下是一些建议：
优化数据结构：根据你的需求选择合适的数据结构。例如，如果你需要频繁地检索某个范围内的元素，可以考虑使用哈希表（hash）而不是有序集合。
使用压缩：Redis 提供了多种压缩算法，如 LZF、Snappy 和 zlib。你可以根据你的应用场景选择合适的压缩算法来降低内存占用。需要注意的是，压缩和解压缩数据会增加 CPU 负载，因此需要在性能和存储空间之间进行权衡。
内存管理：Redis 提供了一些内存优化功能，如 LRU（Least Recently Used）和 LFU（Least Frequently Used）策略。你可以根据你的应用场景选择合适的策略来自动清除不常用的数据。
持久化策略：虽然 Redis 是一个内存数据库，但它也支持将数据持久化到磁盘。你可以根据你的需求选择合适的持久化策略，如 RDB（Redis Database Backup）或 AOF（Append Only File）。需要注意的是，持久化会增加 I/O 负载和存储空间占用。
集群部署：通过将数据分布在多个 Redis 实例上，你可以降低单个实例的存储压力。Redis 提供了 Redis Cluster 和 Redis Sentinel 等集群解决方案。
数据分片：如果你的数据量非常大，可以考虑使用数据分片技术将数据分布在多个 Redis 实例上。这样可以降低单个实例的存储压力，提高整体性能。
总之，降低 Redis 存储成本需要从多个方面进行优化，包括数据结构、压缩算法、内存管理、持久化策略、集群部署和数据分片等。在实际应用中，你需要根据你的需求和场景选择合适的优化方法。