在AWS Lambda上避免花费时间和金钱可以采取以下解决方法：

1. 避免冗余计算：在编写Lambda函数时，确保只进行必要的计算和处理，避免不必要的操作。例如，避免重复的数据转换、重复的计算等。

2. 合理设置函数的内存和超时时间：根据函数的实际需求，合理设置函数的内存和超时时间。过低的内存设置可能导致函数性能不佳，而过高的内存设置则可能导致资源浪费。超时时间应根据函数处理的任务复杂度和数据量来设置，避免因超时而导致函数执行失败。

3. 利用缓存减少计算开销：对于一些需要频繁计算的结果，可以考虑将计算结果缓存起来，以减少重复计算的开销。可以使用AWS的缓存服务ElastiCache或者其他缓存系统。

4. 合理利用请求批处理：如果有多个相关的请求需要处理，可以考虑将这些请求批量处理，以减少Lambda函数的调用次数。例如，将多个请求合并为一个请求进行处理，从而减少函数的触发次数。

5. 使用预热函数：对于冷启动时间较长的Lambda函数，可以使用预热函数的方式来提前初始化函数，以减少实际调用时的延迟。可以使用CloudWatch定时触发一个预热函数，保持函数的热状态。

以下是一个使用缓存和批处理来优化Lambda函数的示例代码：

import boto3
import json
from functools import lru_cache

# 使用LRU缓存结果，避免重复计算
@lru_cache(maxsize=128)
def compute_result(input):
    # 计算结果的逻辑
    return result

def lambda_handler(event, context):
    # 批量处理请求
    batch_inputs = event["inputs"]
    results = []

    for input in batch_inputs:
        # 先检查缓存中是否已有计算结果
        cached_result = compute_result.cache_info()
        if cached_result.hits > 0:
            results.append(cached_result.result)
        else:
            # 如果缓存中没有结果，则进行计算
            result = compute_result(input)
            results.append(result)

    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(results)
    }

通过使用缓存和批处理，可以减少Lambda函数的计算开销和调用次数，从而节省时间和金钱。