Anthropic 開發者分享節省 Token 成本的技巧

增強重點摘要

• •Anthropic 建議開發者利用 Prompt Caching 技術，將重複使用的上下文（如系統提示詞或長文件）儲存於快取中，可顯著降低重複輸入的 Token 成本。
• •針對長文本處理，Anthropic 推薦使用分塊（Chunking）策略，僅將與當前查詢相關的片段傳送給模型，而非一次性輸入完整文檔。
• •開發者可透過調整輸出 Token 限制（max_tokens）來精確控制成本，避免模型產生冗長且不必要的解釋性內容。
• •Anthropic 鼓勵使用結構化輸出（如 JSON Mode），這有助於減少模型在格式化過程中產生的額外 Token 消耗。
• •透過評估模型在特定任務上的「性價比閾值」，開發者可以建立自動化路由機制，將簡單查詢導向輕量級模型，複雜邏輯導向旗艦模型。

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