节省AI Token以避免超支的技巧

如果你经常使用ChatGPT、Claude、Gemini或通过API使用AI模型，那么Token这个词肯定会经常出现。

Token本质上是由AI处理的文本片段。对话、提示、文档和生成的响应越长，使用的Token就越多。

如果你只是偶尔使用AI，可能不会太在意。但如果AI用于应用程序、自动化、聊天机器人、翻译或大量生成文章，不受控制的Token使用量可能会导致成本急剧上升。

以下是一些在不牺牲太多输出质量的情况下节省AI Token的简单方法。

1. 不要让提示词过长

一个相当常见的错误是在提示词中放入太多指令。

例如：

请写一篇关于巴厘岛的文章。
文章必须易于阅读。
使用英语。
不要太正式。
让它听起来像人类。
不要使用太难的语言。
确保游客容易理解。
使用简单的句子。

有些指令实际上可以合并。

例如：

为国际游客写一篇关于巴厘岛的轻松易读的英语旅行文章。

请求的结果保持清晰，但发送的Token数量要少得多。

简单的原则是：

提示词应该清晰，而不是冗长。

2. 限制AI回复长度

如果你只需要一个简短的答案，不要让AI生成过长的文本。

你可以添加这样的指令：

最多用150个单词回答。

或者：

只给出最终答案，不要解释。

如果AI通过API使用，这非常有用，因为AI的输出通常也计入Token。

输出越长，成本越高。

3. 不需要时不要发送整个对话

在聊天机器人应用中，Token使用量高的一个原因是将整个聊天历史始终发送回AI。

例如，对话已达到50条消息。

如果每个请求都发送全部50条消息，AI每次有新问题时都必须重新阅读所有消息。

但AI可能只需要最后5到10条消息。

解决方案是只发送：

系统指令
+
最后5条消息
+
最新的用户消息

对于更复杂的应用程序，也可以先对较早的对话进行总结。

4. 对长对话使用总结

如果AI仍然需要之前对话的上下文，你不必完整发送所有内容。

例如，之前的对话有10,000个Token。

与其重新发送所有内容，不如创建一个如下的总结：

用户正在使用Next.js和Laravel构建一个别墅预订应用程序。

当前进度：
- 身份验证已完成
- 预订API已完成
- 日历集成仍在开发中
- 用户更喜欢JavaScript而不是TypeScript

这个总结可能只使用几百个Token，但仍然为AI提供足够的上下文。

这种方法对于长对话的聊天机器人非常有效。

5. 根据任务选择模型

并非所有任务都需要最先进的AI模型。

对于简单的任务，如：

• 翻译
• 分类
• 创建元描述
• 清理文本
• 提取数据
• 确定类别
• 创建标签
• 情感分析

较小的模型通常就足够了。

更强大的模型更适合以下任务：

• 复杂分析
• 编码
• 规划
• 推理
• 阅读复杂文档
• 基于大量数据做出决策

一个好的策略是在一个应用程序中使用多个模型。

例如：

翻译 → 小模型
分类 → 小模型
文章生成 → 中模型
复杂推理 → 大模型

这样，AI成本就可以得到更好的控制。

6. 不要发送不必要的数据

例如，你希望AI创建产品描述。

不要像这样发送整个产品数据：

{
  "id": 8293,
  "created_at": "...",
  "updated_at": "...",
  "internal_code": "...",
  "database_id": "...",
  "name": "Villa Bumi",
  "bedroom": 4,
  "location": "Kerobokan",
  "description": "...",
  "internal_notes": "...",
  "staff_id": "...",
  "supplier_id": "..."
}

如果AI只需要：

{
  "name": "Villa Bumi",
  "bedroom": 4,
  "location": "Kerobokan",
  "description": "..."
}

只发送那一部分。

发送给AI的数据越干净，浪费的Token就越少。

7. 避免过大的JSON

JSON确实是应用程序与AI之间通信的便捷方式。

问题是JSON格式可能会消耗相当多的Token，因为字段名会重复。

例如：

{
  "villa_name": "Villa A",
  "villa_location": "Seminyak",
  "villa_bedroom": 4
}

如果数据有数千行，仅字段名就会消耗大量Token。

对于大量数据，有时更简单的格式会更高效。

例如：

Villa A | Seminyak | 4BR
Villa B | Umalas | 3BR
Villa C | Canggu | 5BR

只要确保格式易于AI和你的应用程序理解即可。

8. 对大型文档使用RAG

如果你有数百篇文章或文档，请不要在用户每次提问时都发送全部内容。

使用**RAG（检索增强生成）**系统。

基本概念：

用户提问
↓
搜索相关文档
↓
提取几个重要部分
↓
将这些部分发送给AI
↓
AI生成答案

例如，你的数据库中有1,000篇文章。

用户问：

机场接送费用是多少？

系统只提取讨论机场接送的文档。

AI不需要阅读全部1,000篇文章。

除了节省Token外，这种方法通常还能让答案更相关。

9. 限制来自数据库的数据量

当AI从数据库获取数据时，同样适用。

例如，你有50,000条预订记录。

不要直接发送：

SELECT * FROM bookings;

如果问题是：

八月份有多少预订？

最好让数据库先进行筛选。

例如：

SELECT *
FROM bookings
WHERE check_in >= '2026-08-01'
AND check_in < '2026-09-01';

即使AI只需要预订数量，数据库也可以直接进行：

SELECT COUNT(*)
FROM bookings
WHERE check_in >= '2026-08-01'
AND check_in < '2026-09-01';

让数据库完成确实更适合数据库的工作。

不要把所有东西都扔给AI。

10. 不要要求AI生成已经存在的数据

例如，应用程序已经知道：

入住日期：8月10日
退房日期：8月15日

如果你只想知道住宿晚数，实际上不需要AI。

像这样的计算：

8月15日 - 8月10日 = 5晚

最好直接用代码完成。

AI应该用于真正需要语言或推理能力的任务。

简单的事情，如：

• 计算
• 筛选
• 排序
• 日期格式化
• 数据转换
• 简单验证

通常直接在应用程序中完成更便宜、更快。

11. 缓存常用的AI结果

如果经常出现相同的问题，可以考虑使用缓存。

例如，用户经常问：

入住时间是几点？

如果信息总是一样的，就没有必要每次都调用AI。

可以存储之前的结果。

概念：

用户请求
↓
检查缓存
↓
结果可用？
├── 是 → 使用旧结果
└── 否 → 请求AI → 保存到缓存

对于高流量的应用程序，缓存非常有用。

12. 不要提供太多示例

提示词中的示例确实有助于AI理解所需的格式。

但示例太多也会增加Token使用量。

例如，你有20篇文章示例。

不一定需要全部发送。

通常提供以下内容就足够了：

1到3个最佳示例

选择最能代表你期望输出风格的示例。

13. 区分必选和可选提示词

如果你有一个很大的系统提示词，请尝试重新审查每条指令。

问自己：

AI真的需要每次请求都使用这条指令吗？

如果答案是否定的，那么这条指令或许可以删除，或者只在需要时发送。

最初为3,000个Token的系统提示词，有时可以缩减到800到1,500个Token，而输出不会有重大变化。

如果应用程序处理数千个请求，这样的节省可能相当可观。

14. 监控Token使用量

不要只在月底看AI总账单。

最好记录每个请求的Token使用量。

例如：

功能：文章生成器
输入Token：1,240
输出Token：1,850
总Token：3,090

然后与其他功能进行比较：

翻译器
平均：850个Token

文章生成器
平均：3,500个Token

客户支持
平均：6,200个Token

从中你可以看出哪个功能使用的Token最多。

15. 计算每次请求的成本

对于商业应用程序，一个重要的数字是每次请求的成本。

例如：

1个请求 = 20印尼盾

如果有：

每天100个请求

那就意味着大约：

每天2,000印尼盾

但如果有：

每天100,000个请求

成本就变成：

每天2,000,000印尼盾

这就是为什么当应用程序开始拥有大量用户时，小的优化也能产生巨大的影响。

最有效的策略组合

如果你想更有效地使用Token，可以使用这样的流程：

用户请求
↓
能否不使用AI完成？
↓
能 → 用应用程序处理
↓
不能
↓
只取相关数据
↓
使用能完成任务的最便宜模型
↓
限制输出长度
↓
如果可能，将结果保存到缓存

有了这样的系统，AI只在真正需要时才会被使用。

结论

节省Token并不意味着让AI变笨，也不意味着让提示词尽可能短。

需要做的是删除对最终结果没有价值的信息。

一些最有效的优化包括：

• 让提示词更简洁
• 限制输出长度
• 不发送整个聊天历史
• 总结旧对话
• 根据任务选择模型
• 只发送必要的数据
• 对大型文档使用RAG
• 在数据库中进行筛选
• 对简单任务使用代码
• 使用缓存
• 监控每次请求的成本

如果大规模使用AI，每个请求只节省几百个Token也能带来可观的节省。

底线是：不要用AI去处理AI实际上不需要阅读的数据。