省 token 的提示词写法有哪些

2026-09-24 提示词技巧,token 优化,成本控制,AI Agent

有一次我改了一段提示词，只删了八十多个字，同一个任务从「要跑两轮」变成「一轮就过」。省 token 的提示词写法有哪些，说到底就一句话：别让模型读它不需要读的东西。

下面是我现在固定用的几条写法，按投入产出排了序。

省 token 的提示词写法有哪些：第一条最重要

最容易漏的一条。我一开始是把项目背景、规范、这次的具体任务全塞在一段里，每跑一次就要重发一遍全部背景。

改法是把固定规则单独放一份，任务只带上「用哪份规则 + 这次要干什么」。

固定的部分不进每轮请求，省的是重复部分的平方。

输出格式不写清楚，模型就会自由发挥，多出来的这些话下一轮又会被当成上下文带进去。

我现在要求输出按固定字段来，不需要解释就不写解释。

具体动作：在提示词里直接给出你想要的字段名和顺序，别写「请详细说明」。

上下文里塞一整份源码，是 token 消耗最大的一个来源，而且大多数时候模型只用到其中几行。

改法是让它按需去读指定文件或指定范围。

这个写法的前提是你的工程能被工具读到，AI Agent 和普通 AI 对话的区别在哪里讲过这个差别在哪。

「请务必」「一定要」「非常重要」这类词，除了占字数没有别的作用。

同样一件事说两遍，模型不会更听话，只会更困惑。

我的做法是每段提示词写完后，删掉能删的所有形容词，只留动作和约束。

一个任务让它从头做到尾，中间每一步的输出都会堆在上下文里。

切成几段，每段结束让它输出一个简短结论，下一段只带结论，不带过程。这是所有写法里效果最明显的一条，代价是你要多花点时间设计切分点。

重试是消耗最隐蔽的地方，因为它不出现在你的预算里。我现在给每个任务设轮数上限，到点就停，人工看一眼再决定要不要重跑；跑一轮花多少量，可以参考Agent 跑长任务一次花多少 token。

先做写法一和写法五。 这两条改的是结构，一次改完长期有效。

再做写法三。 它能挡住一次最大额的意外消耗。

写法二和写法四属于日常习惯，写的时候顺手就做了，不用专门排期。

Q：省 token 的提示词写法有哪些？

A：核心是六条：固定规则与任务内容分离、给输出定死格式、不贴整份文件、删掉客套话、长任务切段、给重试设上限。前两条改动成本最低。

Q：提示词写得越详细越省 token 吗？

A：不是。详细指的是约束清楚，不是字数多。同一件事说两遍、堆形容词，只会增加消耗。

Q：省 token 会不会影响 Agent 的效果？

A：结构性的精简通常还能提升效果，因为噪声少了。真正会影响效果的是删掉必要约束，那属于过度精简。