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AI怎么省token？从模型选择到指令瘦身实测

刺猬星球super-i 团队发布于 2026-09-08 2,113 字

省token的大头藏在指令里，不在模型价签上。同一个改写任务，我把五种省法各跑十次，改指令那组平均砍掉一半多的开销，比直接换便宜模型多省近三成。先瘦身指令，再考虑换模型，顺序反了等于白花钱。

AI怎么省token费用？八月底之前我的答案是换便宜模型，直到我连着记了一本token账，结论挺打脸：最省的一刀不是砍模型，是砍指令。同一篇1800字的产品更新日志改邮件，指令改瘦之后，每次调用平均少花3300个token，比换小模型省得多，还没翻过一次车。

五种省法各跑十次，这本账先上桌

同一任务五种省法各跑十次：改指令一组平均省53%，换最小档模型省约四成还翻车三次，最划算的是先动指令。下面把记账口径和账本一起交出来，数字都是我自己一遍遍跑出来的。

任务固定：把一篇1800字的产品更新日志改写成300字以内的用户邮件，外加提炼三个要点。每组按各自的省法连跑十次，每次记两个数，输入token和输出token。费用口径先说清楚：按当期某主流API中间档牌价估算，输入每百万token约2美元、输出约8美元，只算单次调用，返工另计。

基线是我原来的写法，指令拖泥带水，还塞了三封历史邮件当示例。十次跑下来，单次平均6200个token上下，输入占八成，而且每次之间波动不小，最贵的一回冲到7100。说实话，看到这个比例我就明白问题出在哪了——不是AI话多，是我喂得太多。

省法	单次平均token	费用对比基线	十次翻车	我的评价
原样指令（基线）	约6200	—	0次	贵，但稳
直接换最小档模型	约6100	省约40%	3次	返工一次，省的全吐回去
指令瘦身	约2900	省53%	0次	本次实测冠军
只喂相关段落	约3400	省45%	1次	省得多，但挑段落费人工
调低思考档位	约4700	省24%	2次	机械任务够用，写作别碰

九月一日晚上那次我记得最清楚。朋友托我把他们SaaS的更新日志改成用户邮件，最小档模型第十次跑，把「三个要点」写成了五个，还自作主张加了一句促销话术，他看完问我这是什么营销套路。返工一次，等于白付一次全款。对，翻车就是这么不讲道理。

顺嘴说一句，记到第五六次的时候我有点烦，想随便取个平均算了，后来咬牙跑满十次才发现最小档那组翻车全集中在后半段——采样这事儿真不能偷懒。扯远了，回到账本。

指令瘦身四刀：删背景、示例砍到一个、输出钉死、长文拆两步，单次token能从六千压到三千以内；换模型只降单价，留到机械大批量任务再换。四刀按省钱效果从大到小排，动刀顺序别乱。

第一刀，删背景。我原来习惯把项目来龙去脉整段贴进去，好像AI不认识我就会写砸。后来只留三行硬约束：产品名、受众、语气。输出质量没掉，我试了下连续十次，波动反而比原来小。

第二刀，示例减半再减半。三个示例改成一个，只留格式最标准的那封。省下的全是输入token，肉眼可见，光这一刀就砍掉六百多。

第三刀，把输出钉死。「只输出邮件正文，不要解释，不要开场白，300字以内」，这一句话值几百个token。模型不再自说自话，输出长度从平均一千出头降到四百多，直接腰斩。删词比换词安全，换一个词语气就变，之前整理过一篇同义词替换踩坑的笔记，道理相通（换了词句气就变的例子）。

第四刀，长文档拆两步。先让AI只返回哪些段落和邮件相关，第二次只喂那几段。多一次调用，总token反而少一半，这是四刀里我最意外的一刀。

那换模型呢？我的判断带偏向。分类打标签、抽字段这种机械活，最小档模型加瘦身指令一起上，总费用能压到基线的两成以内，值得。写作类任务别先动模型，语感塌了，返工比省下的钱贵。

至于等新模型替你省钱，我持保留态度。公开报道里新一代模型在压思考token的用量，行业里也在讲「token经济」，听着是好消息。不过具体省多少，各家口径不一，截至发稿没有可核验的统一数字，这部分我不替厂商记账。我的账，只认自己十次十次跑出来的数。

回到开头那本账。3300个token的差价，按一天二十次调用算，一个月就是小两百万token的量级——这是我自己都没想到的。省token这件事，刀先落在指令上，模型留到最后换，顺序反了，钱就白花了。

主流平台都有用量面板，输入和输出分开列，建议按天导出。自己做对比实验时多跑几次取平均，单次波动不小，十次起步才像话。

我的观察是同样的内容，中文常吃掉更多token，分词方式不同。指令类内容试着翻成英文再喂，账面常有百分之十几的差距，以你自己实测为准，别照抄我的数。

固定前缀的调用，部分平台对命中缓存的部分打折，幅度各家不一样，用之前查当期牌价。旧文章里的折扣数字别当真，价格变得快。

会。抽取、分类基本没事，写作和多步推理容易露怯。我十次里翻车两次，都是要点漏项，重要任务别图这点便宜。