教育指南

如何降低提示词成本

AI 提示词成本通常取决于发送的 token 数、模型返回的 token 数以及提示词运行频率。本指南介绍如何在保持清晰度的同时降低成本。

使用 PromptMeter 计算器

在改写前估算字符数、词数、输入 token、预期输出 token 和月度使用量。

重复规则会在每次运行时增加 token。每条指令保留一个清晰版本即可。

背景、政策、schema 和示例容易变长。只保留当前任务真正需要的内容。

长回答也会增加成本。明确需要的格式、深度和长度限制。

示例能提升质量，但每个示例都会增加 token。保留最必要的示例。

把固定规则压缩成独立块，更容易发现冗余并比较场景。

单次请求的小额节省，在大量用户、天数和流程步骤下会放大。

先比较减少 10%、25% 或 50% 的影响，再决定优化优先级。

不要删除保护质量、安全、结构或合规性的必要指令。

FAQ

提示词成本常见问题

通常会降低输入 token 成本，但总成本还取决于输出、价格和运行频率。

会。删除重要上下文、限制或示例可能降低质量。

先处理最大的成本来源：重复上下文或过长回答。

不会。PromptMeter 只在本地估算 token、成本、使用量和节省。