AI Prompt 优化器
精简 prompt 中不必要的 token，节省 API 费用
Token 估算是近似的。优化后建议人工审查。某些 prompt 可能有意使用正式语言以适应特定场景。
为什么 Prompt 优化很重要
Prompt 中的每个 token 都要花钱。对于每天数千次 API 调用的生产应用，即使小幅优化也能累积成可观节省。每次请求减少 200 tokens，在 GPT-4o 上每天 1K 请求 = 每月省 $15 -- 即一个 prompt 改进每年省 $180。
常见 Prompt 低效问题
填充词
"please"、"could you"、"I would like you to" 等词增加 token 但无价值。LLM 响应指令，不响应礼貌。
Could you please write a summaryWrite a summary冗长表达
常见短语有更短的同义表达。
in order to → todue to the fact that → because重复内容
用不同措辞重复同一指令。LLM 处理所有上下文，重复浪费 token。
示例过多
2-3 个高质量示例最佳。更多示例增加 token 但不按比例提升质量。
成本影响计算器
| 每次节省 Tokens | 100 次/天 | 1,000 次/天 | 10,000 次/天 |
|---|---|---|---|
| 50 tokens | $0.38/mo | $3.75/mo | $37.50/mo |
| 100 tokens | $0.75/mo | $7.50/mo | $75.00/mo |
| 200 tokens | $1.50/mo | $15.00/mo | $150.00/mo |
| 500 tokens | $3.75/mo | $37.50/mo | $375.00/mo |
基于 GPT-4o 输入价格（$2.50/M tokens）。节省与使用量线性增长。
FAQ
优化 prompt 能省多少钱？
大多数 prompt 包含 15-30% 的不必要 token（填充词、冗长表达、重复内容）。对于每天 1,000 次请求的 GPT-4o 生产应用，每次请求省 200 tokens = 每月省 $15 -- 仅靠 prompt 优化。高频应用每月可省数千美元。
优化 prompt 会降低输出质量吗？
不会 -- 删除 "please"、"could you" 等填充词不影响 LLM 输出质量。LLM 响应指令，不响应礼貌。但删除上下文、示例或具体约束可能影响质量。部署前务必审查优化后的 prompt。
最常见的 prompt 低效问题有哪些？
前 5 名：(1) 填充词（"please"、"could you"、"I would like you to"），(2) 冗长短语（"in order to" 应为 "to"、"due to the fact that" 应为 "because"），(3) 重复指令或上下文，(4) 示例过多（2-3个最佳），(5) 元注释（"it should be noted that"、"keep in mind that"）。
应该删除 prompt 中所有示例吗？
不。2-3 个高质量示例（few-shot learning）能显著提升输出质量。工具会标记有 4+ 个示例标记的 prompt 作为警告。保留最好的 2-3 个示例，删除其余的。每个示例通常花费 50-200 tokens。
这个工具支持非英文 prompt 吗？
支持。工具同时检测中英文 prompt 中的低效问题。中文文本的 token 估算使用约 0.6 token/字符的比例。优化模式主要针对英文填充词，但分析中也涵盖中文 prompt 的最佳实践。