大模型Token开销大？掌握这些实用技巧，轻松省下大笔预算！

文章介绍了大模型(LLM)Token成本的优化策略。Token是模型处理文本的基本单位，成本由输入和输出Token数量决定。通过四大策略可显著降低成本：精炼提示词、压缩与筛选上下文、控制模型输出以及优化系统架构。这些策略组合使用，能在不牺牲应用效果的前提下，降低高达80%的LLM使用成本，为开发者和企业提供实用的"省钱"方案。

模型优化师

28人浏览 · 2026-01-26 09:00:00

模型优化师 · 2026-01-26 09:00:00 发布

一、前言

在人工智能大模型（LLM）如火如荼的今天，无论是开发者、创业者还是企业，都或多或少地感受到了模型调用成本的“甜蜜负担”。每次对话、每次API调用，背后都是按Token计费的“真金白银”。你是否曾看着账单心疼，感觉钱像流水一样花出去，却不知如何有效控制？

好消息是，优化Token使用并非高深莫测的黑科技。通过一系列清晰、实用的策略，你完全可以在不牺牲应用效果的前提下，大幅降低LLM使用成本。本文将为你拆解LLM Token的构成，并手把手教你从多个维度进行优化，目标直指节省80%的开销。无论你是技术开发者还是产品经理，这篇文章都将为你提供一套立即可行的“省钱”方案。

二、理解Token：成本的核心计量单位

在开始优化之前，我们必须先搞清楚我们花钱买的到底是什么。对于大多数LLM（如GPT系列、Claude等）而言，Token是计算使用量和成本的基本单位。

2.1 什么是Token？

简单来说，Token是模型处理文本的基本单元。它不等同于一个单词或一个汉字。在英文中，一个单词可能被拆分成多个Token（例如，“unbelievable”可能被拆成“un”、“believe”、“able”）。在中文里，通常一个汉字或一个常见的词语会被视为一个Token。

理解这一点至关重要，因为你的输入和输出文本长度，直接决定了Token的消耗数量。一个常见的误区是以为按“字”或“词”收费，实际上模型内部是按Token处理的。

2.2 Token成本如何计算？

调用LLM API的成本通常由两部分组成： - 输入Token（Prompt Tokens）：你发送给模型的指令、上下文和问题。 - 输出Token（Completion Tokens）：模型生成的回答。

总成本 = (输入Token数 + 输出Token数) * 每千Token单价。

例如，你发送了一段500 Token的提示词，模型生成了300 Token的回答，那么本次调用就消耗了800 Token。如果你的单价是$0.002 / 1K tokens，那么这次调用成本就是0.0016美元。

核心优化思路也就非常明确了：在保证任务完成质量的前提下，尽可能减少输入和输出的Token数量。

三、四大实战策略，手把手优化Token开销

掌握了基本原理后，我们进入实战环节。以下四个策略由浅入深，结合使用效果更佳。

3.1 策略一：精炼你的提示词（Prompt Engineering）

这是最直接、最有效的优化起点。冗长、模糊的提示词不仅效果差，还浪费Token。

优化技巧： - 明确指令，避免废话：直接告诉模型你需要它做什么。对比以下两种写法： - 低效：“你好，我这边有一个问题想请教一下，可能有点复杂，就是关于如何学习Python编程，你能给我一些比较全面和详细的建议吗？最好从基础开始。” - 高效：“为编程零基础的成年人，制定一个为期3个月的Python入门学习路径，包含每周主题和推荐资源。” 后者指令清晰，目的明确，使用的Token更少，模型反而更能理解你的意图。 - 使用系统消息（System Message）设定角色：在对话开始时，通过系统消息一次性定义模型的角色和行为准则，这比在每次用户消息中重复说明要节省得多。 - 结构化输入：对于复杂任务，使用清晰的标记如“###”、“—”或JSON格式来组织输入，帮助模型快速解析，有时能减少不必要的“思考”Token。

3.2 策略二：压缩与筛选上下文（Context Management）*

当你的应用需要向模型提供大量背景信息（如长文档、历史对话）时，上下文管理是节省开销的重中之重。

优化技巧： - 摘要而非全文投喂：不要将整篇文档都塞进Prompt。可以先让模型（或用更便宜的模型）对文档核心内容进行摘要，然后将摘要作为上下文。 - 向量检索（RAG）的精髓：在检索增强生成（RAG）系统中，不要返回所有相关的文档片段。设定一个相关性阈值，只返回最相关的1-3个片段。通常，最相关的一小部分信息足以支撑模型生成优质回答。 - 动态上下文窗口：不要总是携带完整的对话历史。可以设计逻辑，仅保留最近几轮对话和最关键的历史信息，将更早的对话进行摘要或直接丢弃。

3.3 策略三：控制模型输出（Output Control）

你不能控制模型想什么，但你可以引导它怎么说，说多少。

优化技巧： - 设定最大生成长度（max_tokens）：始终为API调用设置一个合理的 max_tokens 参数。这不仅能防止生成过长（且昂贵）的无关内容，还能避免因超出上下文限制而导致的错误。 - 要求简洁回复：在提示词中直接加入“请用尽可能简洁的语言回答”、“请总结成三点”、“请用一句话概括”等指令。 - 指定输出格式：要求模型以列表、JSON、特定关键词等形式输出。结构化的输出通常比散漫的散文更精炼，也便于你的程序后续处理。

3.4 策略四：架构与模型选择（Architectural Optimization）

这是从系统设计层面进行的降本增效。

优化技巧： - 任务分流，善用“小模型”：并非所有任务都需要最强的GPT-4。你可以构建一个决策层：先用一个快速、廉价的模型（如GPT-3.5-Turbo）判断用户意图。如果是简单问答，直接用它回答；如果是复杂分析，再调用GPT-4。这样大部分简单请求的成本会大幅降低。 - 缓存重复结果：对于常见、答案固定的问题（如产品FAQ），可以将模型的回答缓存起来。下次遇到相同或高度相似的问题时，直接返回缓存结果，无需再次调用API。 - 微调（Fine-tuning）的长期价值：对于你有大量数据且任务固定的场景，考虑对较小模型（如Llama 3、Qwen等开源模型）进行微调。虽然初期有训练成本，但微调后的模型在特定任务上表现会非常精准，且每次推理的Token成本远低于调用GPT-4 API，长期来看性价比极高。

为了更直观地展示不同策略的效果，我们来看一个对比表格：

优化维度	具体措施	预期节省效果	实施难度
提示词精炼	指令清晰、使用系统消息、结构化	可节省10%-30%的输入Token	低
上下文管理	摘要、向量检索精筛、动态上下文	在处理长文本场景下，可节省50%+的输入Token	中
输出控制	设置`max_tokens`、要求简洁、指定格式	可节省20%-50%的输出Token	低
架构优化	任务分流、缓存、微调小模型	整体成本可降低60%-90%	高

四、总结

优化LLM的Token开销，本质上是一场关于“效率”的修行。它要求我们从“无脑调用API”转向“精心设计每一次交互”。

我们来回顾一下今天的核心内容： - 理解成本源头：Token是计费单元，优化就是减少不必要的输入和输出Token。 - 精炼提示词：用最清晰、最直接的语言与模型沟通，这是性价比最高的优化。 - 智能管理上下文：只给模型它“必须知道”的信息，而不是“可能有用”的所有信息。 - 驾驭模型输出：通过参数和指令，让模型的回答在满足需求的前提下尽可能简短。 - 优化系统架构：通过混合模型、缓存、微调等工程手段，从系统层面实现降本增效。

将这些策略组合运用，你完全有可能将LLM的应用成本降低80%甚至更多。省下来的每一分钱，都可以投入到更重要的产品迭代和创新中去。

希望这篇手把手的指南能为你打开思路，助你在AI应用的道路上行稳致远。从今天开始，就尝试优化你的下一个Prompt吧！