LLM Token 消耗节省计划

摘要

統計了 Claude、GPT、Gemma 等主流模型的 Token 價格，並解釋了因預填充與自回歸解碼機制不同導致輸入與輸出價格差異的原因。同時介紹了透過提示詞快取、最佳化上下文管理及精確需求描述來降低 AI 成本的具體策略。

An article analyzing LLM pricing structures and offering practical strategies to reduce token consumption costs through context management and prompt engineering.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 統計主流大模型的輸入、輸出與快取價格差異。
• 解釋因計算機制不同導致輸出比輸入更貴的原理。
• 提供透過提示詞快取與上下文管理節省 Token 的技巧。

提到的工具與公司

• OpenClaw
• QMD

適合誰看

正在使用大模型服務並希望最佳化成本與預算的開發者或專案經理。

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