如何節省 Token：在實際生產中構建 Token 高效的 AI 系統

在現代 AI 應用中，Token 不再僅僅是一個定價指標——它們直接影響系統性能、響應延遲、運營穩定性和可擴展性。
隨著 AI 系統從實驗轉向實際生產工作負載，Token 效率成為工程責任，而不僅僅是成本考量。

許多團隊試圖通過提示技巧或模型調整來解決 Token 使用問題。實際上，大多數 Token 浪費是結構性的——由架構選擇、數據表示和系統設計決策造成的。

本文專注於實用的生產級策略，以減少 Token 消耗，同時構建可靠、可擴展的 AI 服務。

以系統思考，而非提示

Token 優化很少僅僅來自於更短的提示。
它來自於設計 AI 系統的方式，就像我們設計分佈式服務一樣：

• 數據流
• 狀態管理
• 緩存層
• 消息格式
• 計算邊界
• 存儲策略

如果你的 AI 服務像一個真正的系統，Token 節省將成為一種自然的副產品。

在數據到達模型之前進行標準化

最常見的低效之一是將人類可讀格式發送到模型中，而機器並不需要這些格式。

例子：時間表示

許多應用發送的時間戳格式如下：

2026-01-28 19:42:10 UTC
2026年1月28日晚上7:42

這些格式雖然可讀——但 Token 卻很重。

高效的替代方案：

使用Unix 時間戳：

1706451730

好處：

• 更少的 Token
• 語言中立
• 計算友好
• 在系統間一致
• 無時區歧義

在生產系統中，以 Unix 時間戳的形式存儲和傳輸時間要高效得多，並且僅在 UI 層轉換為可讀格式。

在開發和調試過程中，像**Unix 時間計算器**這樣的工具對於快速轉換和驗證非常有幫助：

👉 訪問 Unix 時間計算器

它特別有用於：

• 檢查 AI 日誌
• 驗證排定的任務
• 對齊服務間的時間戳
• 調試後台工作者
• 跟踪 Token 使用時間線

這些小工具在乾淨的系統設計中扮演著重要角色。

將推理與計算分開

一個隱藏的 Token 浪費是將 LLM 用於應該由軟件處理的任務：

• 排序
• 過濾
• 比較
• 時間計算
• 聚合
• 狀態跟踪
• 條件評估

更好的設計原則：

代碼處理邏輯。模型處理語言和推理。

與其將原始數據集發送到提示中：

• 預處理數據
• 在代碼中計算結果
• 將結構化摘要發送給模型

這樣可以減少：

• Token 數量
• 模型混淆
• 幻覺風險
• 延遲
• 響應變異

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簡潔的上下文，持久的記憶

Token 重的系統通常會遭受重複上下文傳輸的問題：

• 完整的對話歷史
• 靜態指令
• 重複的系統提示
• 重複的用戶狀態

更高效的結構：

• 模型外的持久記憶（數據庫 / 緩存 / 向量存儲）
• 基礎設施中存儲的會話狀態
• 提示僅接收相關的狀態片段
• 緩存的系統指令
• 控制的歷史窗口

AI 記憶應該存在於你的系統中——而不是在提示內部。

設計考慮 Token 的消息格式

非結構化文本浪費 Token。

使用：

• 結構化模式
• 最小字段格式
• 標準化數據模型
• 簡潔的元數據結構

不良模式：

用戶要求提供專業的回應，並遵循所有系統規則和政策，同時保持清晰的格式和禮貌的語氣...

更好的模式：

{
  "response_style": "professional",
  "tone": "neutral",
  "format": "structured"
}

更小的有效載荷，更好的一致性，更低的噪音。

基礎設施促進 Token 效率

長期運行的 AI 系統需要真正的基礎設施思維：

• 後台工作者

• 任務隊列

• 持久服務

• 監控

• 日誌記錄

• 排程

• 緩存

• 可觀察性

當 AI 在穩定的伺服器環境中運行（例如，真正的 VPS 基礎設施，而不是短暫的無狀態設置）時，你將獲得：

• 集中的 Token 控制

• 共享的緩存層

• 持久的記憶

• 背景任務處理

• 長期服務

• 統一的日誌記錄

• 可控的擴展

Token 效率成為系統特性，而不是提示技巧。

節省 Token 是架構的結果

最大的 Token 節省並不來自巧妙的措辭——而是來自：

• 標準化的數據格式

• 外部化的狀態

• 結構化的通信

• 計算分離

• 儲存優先的設計

• 系統級思維

如果你的 AI 系統像軟件基礎設施一樣進行工程設計，Token 效率自然會隨之而來。

結論

節省 Token 並不是關於寫更短的提示。
而是關於構建以下特徵的 AI 系統：

• 結構高效

• 數據標準化

• 計算意識

• 上下文管理

• 基礎設施驅動

從使用像 Unix 時間戳這樣的簡潔格式，
到將邏輯與語言分開，
再到設計持久的 AI 服務——

Token 效率是一種工程結果，而不是提示技術。

常見問題

“節省 Token”實際上是什麼意思？

這意味著減少發送到 AI 模型和由其生成的不必要數據，降低成本、延遲和系統負載，同時保持輸出質量。

短提示總是能節省 Token 嗎？

不一定。設計不良的短提示可能會增加重試和錯誤，這可能會增加整體 Token 使用量。

Unix 時間真的對 Token 優化有用嗎？

是的。數字時間戳消耗更少的 Token，語言中立，並減少 AI 管道中的格式開銷。

AI 系統應該將記憶存儲在提示內部嗎？

不應該。長期記憶應該存儲在數據庫、緩存或向量存儲中——而不是不斷注入到提示中。

Token 效率是否比模型質量更重要？

它們是互補的。高效的系統允許更好的模型可持續擴展。

基礎設施真的能影響 Token 使用嗎？

是的。適當的基礎設施能夠實現緩存、持久性、背景處理和上下文管理——這些都能直接減少 Token 浪費。