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许多团队在模型使用上的支出超过实际所需，因为他们用昂贵的模型处理简单任务。服务提供商按 token 收费，而用户经常把 token 浪费在更便宜的模型也能完成的工作上。通过优化提示词，并为基础工作改用更轻量的模型，团队可以降低成本、提升输出质量。从清晰的初始提示词入手，并构建一个简单的智能体，有助于将这些节省应用到各种工作流程中。检查每条提示词，删去不必要的 token，并将重复性步骤交给轻量级智能体处理，还能进一步降低开支，同时保持质量。
#TokenOptimization #ModelEfficiency #PromptEngineering
许多团队在模型使用上的支出超过实际所需，因为他们用昂贵的模型处理简单任务。服务提供商按 token 收费，而用户经常把 token 浪费在更便宜的模型也能完成的工作上。通过优化提示词，并为基础工作改用更轻量的模型，团队可以降低成本、提升输出质量。从清晰的初始提示词入手，并构建一个简单的智能体，有助于将这些节省应用到各种工作流程中。检查每条提示词，删去不必要的 token，并将重复性步骤交给轻量级智能体处理，还能进一步降低开支，同时保持质量。
#TokenOptimization #ModelEfficiency #PromptEngineering
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