¿El costo del token AI está relacionado con la forma en que se escribe la palabra clave?

Para la misma tarea, incluso si el modelo no ha cambiado y la lista de precios no ha cambiado, siempre que la palabra de aviso esté escrita de manera diferente, el token final gastado y el costo total pueden ser significativamente diferentes. La razón es simple: la palabra de aviso en sí es parte de la entrada y también afectará la longitud del modelo, si la respuesta será torcida, si es necesario volver a ejecutarla, si el fondo fijo se puede almacenar en caché e incluso si aumentará la sobrecarga de pensamiento de los modelos de razonamiento. Lo que realmente hace que el costo se salga de control es que en muchos casos no es que el modelo sea demasiado caro, sino que la escritura del mensaje es demasiado vaga, demasiado gruesa, demasiado repetitiva y demasiado fácil de malinterpretar para el modelo.

Muchas personas primero miran el costo de la IA y se centran en el precio unitario del modelo, pensando que pueden ahorrar dinero simplemente cambiando a un modelo más barato. Pero, de hecho, la forma en que escriba la palabra de aviso realmente afectará directamente la cantidad de contenido que envíe al modelo cada vez y también cambiará la cantidad de contenido devuelto por el modelo. Lo que es más problemático es que si la palabra clave en sí no es lo suficientemente clara y el modelo está distorsionado, tendrá que inventar preguntas, reescribirlas y volver a ejecutarlas. Al final, lo que se gastará no será una petición, sino una serie de peticiones.

La forma en que se escriben las palabras clave afectará el costo, pero más cortas no necesariamente significan ahorros.

La forma en que se escriben las palabras clave afectará el costo de AI Token, pero la clave para realmente ahorrar dinero no es escribir ciegamente las palabras breves, sino hacerlas más precisas, con menos tonterías, menos repetitivas y menos repetidas.

Porque el costo no solo considera la longitud de la palabra del mensaje, sino que también considera:

Cuánto contenido envías

Cuánto contenido le pides al modelo que devuelva

¿Has rellenado repetidamente el mismo fondo?

¿Has seguido intentando porque la palabra del mensaje está borrosa?||

¿Ha convertido el contenido fijo en una estructura almacenable en caché?

¿Ha utilizado un método de aviso que aumentará el costo de pensar?

En otras palabras, la relación entre las palabras de aviso y el costo no es tan simple como "más largo es más caro, más corto es más barato", pero: ¿esta forma de escribir hará que las personas se desperdicien tokens?

¿Por qué la escritura de palabras clave afecta el costo? Primero, comprenda de dónde proviene el costo

El costo de la API de IA suele estar al menos relacionado con la entrada y la salida. La palabra de aviso en sí es parte de la entrada.

Entonces, si la palabra solicitada es más larga, la entrada puede ser más.

Sus palabras clave hacen que el modelo regrese más tiempo y el resultado puede ser mayor.

Sus palabras clave no son claras y el modelo está distorsionado. Si lo ejecuta nuevamente, el costo se duplicará.

Su palabra rápida siempre viene con un fondo fijo grande y no hay almacenamiento en caché, por lo que el costo seguirá acumulándose.

Es por eso que la respuesta no es abstracta "puede tener un impacto", sino muy directa: sí, la palabra clave es parte de la estructura de costos.

El primer y más directo impacto: cuanto más larga es la palabra de aviso, más entrada suele haber.

Esta es la capa más intuitiva y fácil de entender. Si escribe lo mismo desde una solicitud simple en un fondo extenso, reglas repetidas e instrucciones acumuladas, la entrada generalmente será más alta.

Pero una cosa debe aclararse aquí: no todas las indicaciones largas son un desperdicio.

Cuanto más contenido escriba, puede mejorar significativamente la precisión, reducir las repeticiones y reducir la salida de errores. Aunque haya más insumos, el costo total puede ser menor. Lo que realmente se debe cortar no son todos los detalles, sino:

Una narrativa que es solo una palabra más pero que no agrega información

Un montón de palabras que no ayudan al resultado

En otras palabras, el verdadero problema no son los "detalles" sino la "redundancia".

¿Qué mensaje largo es más probable que se desperdicie?

El desperdicio más común se ve así:

Hablar la misma solicitud tres veces

Lo he dicho en detalle, y nuevamente debe estar enfocado y debe ser claro nuevamente

El tono requiere una escritura larga, pero de hecho solo necesita una oración

Traiga especificaciones de marca completas, configuraciones de roles e instrucciones de formato cada vez, incluso si estos contenidos no han cambiado en absoluto

Estas cosas engordarán la entrada, pero es posible que en realidad no mejoren los resultados.

El segundo impacto, más a menudo subestimado: las palabras clave determinarán cuánto tiempo estará disponible el modelo

Muchas personas piensan que el costo solo está relacionado con la cantidad que ingresan, pero de hecho, las palabras clave también afectarán directamente la salida.

Por ejemplo, los resultados de estos dos métodos de escritura pueden ser muy diferentes:

Por favor dé una respuesta breve y enumere 3 puntos clave.

Proporcione un análisis completo y en profundidad y enumere todos los detalles, ejemplos, sugerencias de extensión y precauciones.

El segundo mensaje, incluso si la diferencia de entrada no es muy grande, la salida puede volverse directamente varias veces más larga. En otras palabras, en muchos casos, el lugar más obvio donde las palabras clave afectan el costo no es en el insumo, sino en el resultado.

La forma en que le pidas que responda determinará directamente cuántas fichas escupirá.

Entonces, si sigues preguntando:

Entonces en realidad estás aumentando activamente el costo de producción.

Los hábitos de palabras rápidas que tienen más probabilidades de hacer que el resultado explote

Los más comunes son:

No hay límite en la longitud de la respuesta

Solicitar demasiados párrafos a la vez

Querer que el modelo sea "muy completo"

No se necesita una versión optimizada primero, solicitar directamente una versión completa

Sin cortar los pasos, incorporando todos los requisitos a la vez

Estos no son inutilizables, pero necesita saber: estos métodos de escritura naturalmente alargarán el resultado y el costo aumentará naturalmente.

El tercer impacto: las palabras vagas harán que sigas ejecutando de nuevo, lo que hará que todo el proceso sea más costoso

Esto en realidad es más importante que la duración de un solo mensaje.

Muchos novatos quieren guardar tokens, por lo que mantienen las palabras clave muy breves y guardan palabras.

Pero si guardas que el modelo no entiende lo que quieres, entonces es fácil:

Omite las condiciones que te interesan

Al final, tienes que agregar otra oración, reescribirla nuevamente, revisarla nuevamente y hacerlo de nuevo. En este caso, parece que el mensaje único es más corto, pero el costo total es mayor.

Entonces, lo que realmente deberíamos perseguir no es "cuantas menos palabras, mejor", sino:

¿Qué tipo de ambigüedad es más probable que te haga gastar más dinero en vano?

Por ejemplo, estos son muy comunes:

No está claro si desea un resumen, análisis o reescritura

No está claro acerca de la longitud de la respuesta

No está claro acerca del público objetivo

No está claro qué condiciones no se pueden pasar por alto

Si no se indican, el modelo fácilmente dará una respuesta de "No está mal, pero no se puede usar directamente". Y para este tipo de respuestas, la parte más cara no es la inmediata, sino la remediación posterior.

Cuarto impacto: si el fondo fijo se vuelve a enviar cada vez, el costo seguirá acumulándose

Esto es particularmente común en los flujos de trabajo de API.

Muchas personas traerán:

Exactamente las mismas instrucciones del sistema cada vez que lo soliciten

Si el contenido es el mismo cada vez, pero aún así lo reenvía por completo, el costo naturalmente será cada vez más alto.

Entonces, si hay muchas cosas fijas en su flujo de trabajo, en lo que realmente debería pensar no es en:

"¿Debería eliminar estos fondos?"

"¿Debería convertir estos fondos en estructuras reutilizables y almacenables en caché?"

Este es un lugar donde la escritura rápida de palabras tiene una estrecha relación con el costo. El mismo contenido, pero los métodos de redacción y colocación son diferentes, el costo será diferente.

¿Qué contenido es mejor priorizar para el almacenamiento en caché?

Configuraciones de personajes que se usan repetidamente

Instrucciones comunes que se incluirán en múltiples rondas de misiones

Si no se abordan, incluso si el modelo en sí no es muy costoso, se desperdiciarán muchas fichas a largo plazo.

El quinto impacto: los modelos pequeños a menudo requieren indicaciones más claras, pero eso no significa necesariamente que sean más caros

Esto es muy interesante y mucha gente lo ignorará. Aunque algunos modelos pequeños son baratos, no completan automáticamente los pasos implícitos, por lo que en la práctica las indicaciones a menudo deben escribirse con mayor claridad y frecuencia.

Esto significa que cuando pasa de un modelo grande a un modelo pequeño, las palabras de aviso a veces pueden volverse más largas. Pero eso no significa que el costo sea necesariamente mayor. Debido a que el modelo en sí tiene un precio más bajo por token, incluso si el aviso es un poco más largo, el costo total puede seguir siendo menor que el del modelo más grande.

Esta es la razón por la que no puedes simplemente mirar la longitud del mensaje, sino mirarlo juntos:

En otras palabras, las palabras del mensaje más largas no necesariamente significan más caras; Depende del modelo que estés usando.

Sexto impacto: algunas palabras clave provocarán más pensamiento general

Esto es especialmente notable en los modelos de tipo razonamiento. Si ciertas palabras clave requieren que el modelo realice un razonamiento más profundo, un análisis de pasos más largo y una verificación más completa, no solo el resultado puede volverse más largo, sino que también aumentará la sobrecarga general de pensamiento.

Enumere el proceso de razonamiento completo

Las sensaciones de costos de los dos modelos de razonamiento no son las mismas.

Entonces, la relación entre cómo escribir la palabra clave y el costo no es solo la longitud del texto, sino el modelo al que estás insinuando: qué tan profundamente quieres pensar, qué tan detallado quieres hablar y cuánto tiempo quieres expandirte este tiempo.

Entonces, ¿cómo debo escribir las palabras clave para que sea más económico? La clave no es ser breve, sino precisa

Si realmente desea que las palabras clave sean más rentables, generalmente existen varias instrucciones muy prácticas.

Primero explique claramente el rango de salida

Por favor responda en 3 puntos

Por favor contrólelo dentro de 200 palabras

Solo responda primero la conclusión central

Esto puede controlar directamente la salida. En muchos casos, la forma más eficaz de ahorrar dinero no es reducir los insumos, sino controlar primero la producción.

Estructure el trasfondo repetido

Fije las reglas, el tono de la marca y el trasfondo de conocimientos, e intente convertirlo en una estructura que se pueda almacenar en caché y reutilizar. No vuelvas a publicar el paquete completo cada vez.

Evite decir lo mismo dos veces

Muchas indicaciones dirán la misma solicitud tres veces en otras palabras. Por lo general, esto no hace que el modelo sea más comprensible, solo hace que la entrada sea más gruesa.

Aclare las condiciones necesarias de una sola vez

En comparación con ejecutarlo tres veces con 20 tokens menos cada vez, generalmente es más económico aclarar el formato, el tono, la longitud y los puntos clave de una sola vez.

No le pidas al modelo que lo haga todo a la vez. Por lo general, es más fácil controlar los costos describiendo primero, luego expandiendo y luego agregando preguntas frecuentes que todo el paquete a la vez.

Los beneficios de esto no son solo el ahorro de dinero, sino que también incluyen:

Es más fácil controlar la calidad

Es más fácil encontrar qué paso es incorrecto

Es menos fácil escupir un resultado largo de una sola vez

¿Bajo qué circunstancias la escritura de palabras clave tiene el mayor impacto en los costos?

Esta pregunta es realmente fácil de responder. Si realiza las siguientes tareas, la forma en que escribe las palabras clave suele tener un impacto particularmente grande en el costo:

Debido a que el contexto se acumulará, las palabras clave y el contenido histórico se acumularán.

Por ejemplo, atención al cliente, revisión, clasificación y generación estandarizada. Estas tareas son muy adecuadas para recuperar rápidamente contenido repetido; de lo contrario, el desperdicio de palabras clave será obvio.

Debido a que no se ejecuta solo una vez, hay un poco más de redundancia en las palabras clave y al final se amplificará muchas veces.

Porque a menudo es necesario establecer los requisitos claramente, pero si la escritura es demasiado dispersa, demasiado larga y demasiado repetitiva, la ventaja de costo original del modelo pequeño también se consumirá.

Los 6 errores más comunes que cometen los principiantes

Primero, escribe el mensaje demasiado corto para ahorrar dinero

Como resultado, el modelo no se puede entender en absoluto y terminas reejecutándolo más veces.

En segundo lugar, mire solo la entrada y no controle la salida

La salida de muchos modelos es inherentemente más cara, por lo que es fácil perder el control sin limitar la longitud de la respuesta.

En tercer lugar, reenvíe el fondo fijo en todo el paquete cada vez

Por lo general, se debe dar prioridad a este tipo de caché.

Cuarto, confundir "detalles completos" con "palabras repetidas"

Lo que es verdaderamente efectivo es la claridad, no la verbosidad.

Quinto, diferentes modelos utilizan el mismo conjunto de lógica de indicaciones

Los diferentes modelos no necesariamente utilizan el mismo método de escritura, especialmente los modelos pequeños a menudo requieren una estructura más clara.

Sexto, requerir que el modelo haga demasiadas cosas al mismo tiempo

Esto aumentará la producción y hará que una solicitud sea más difícil de controlar.

El costo de AI Token está realmente relacionado con la forma en que se escribe la palabra inicial y, a menudo, el impacto no solo está en la entrada, sino también en la salida, la cantidad de repeticiones, los accesos al caché y los gastos generales de pensamiento. La palabra rápida que realmente ahorra dinero no es la más corta, sino la que puede explicarlo claramente de inmediato, controlar la producción, reducir la repetición y evitar la repetición.

¿El costo del token AI realmente está relacionado con la forma en que se escribe la palabra inicial?

Sí. La palabra de aviso en sí es parte de la entrada y también afectará la longitud de salida, el número de repeticiones y los aciertos de caché, por lo que afectará directamente el costo total.

¿Cuanto más corta es la palabra clave, más económico es?

No necesariamente. Si es demasiado corto, provocará malentendidos en el modelo, errores de formato y la necesidad de volver a ejecutarlo, y el costo total será más elevado. Lo que realmente salva es la precisión, no la miopía ciega.

¿Controlar el número de palabras en las respuestas también se considera parte del ahorro de costos de las palabras clave?

Cuenta y suele ser importante. Debido a que el costo de producción de muchos modelos es inherentemente alto, limitar la longitud de producción puede ayudar directamente a controlar los costos.

El fondo fijo es muy largo, ¿debería eliminarlo o almacenarlo en caché?

Generalmente, priorice el almacenamiento en caché sobre la eliminación definitiva. Porque algunos fondos son largos pero realmente útiles. El problema no es que existan, sino que hay que reenviarlos cada vez.

¿Es necesario guardar modelos pequeños porque el mensaje es más largo?

A veces, el mensaje será más claro y más largo, pero debido a que el precio unitario del modelo en sí es más bajo, el costo total puede ser aún menor. El punto es mirar todo el asunto, no sólo la duración del mensaje.

Si primero desea comprender el tema de las tarifas de los tokens AI, se recomienda comenzar con este artículo. ¿Cómo mirar el precio del AI Token? Los novatos primero deben comprender de dónde proviene el costo

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado en base al manuscrito que usted proporcionó. El manuscrito en sí se centra en: longitud de las palabras de los mensajes, control de salida, aciertos de caché, número de repeticiones, sobrecarga de razonamiento y diferencias de diseño de mensajes de modelos pequeños, en lugar de simplemente hablar de "qué modelo es más barato" o "cómo guardar tokens". Este es también el eje principal que mantuve en esta versión.

Si necesita complementar fuentes oficiales externas más adelante, se recomienda colocar este tipo de archivos:

Precios de API OpenAI

Caché de avisos de OpenAI

Almacenamiento en caché de avisos antrópicos

Descripción general de ingeniería de avisos antrópicos

Facturación de API de Google Gemini

Almacenamiento en caché de API de Google Gemini

El contenido tiene el formato "Escritura rápida de palabras × Estructura de costos × "Puntos de desperdicio de flujo de trabajo" está organizado en tres capas manera de ayudar a los lectores a comprender: las palabras clave no solo afectan la calidad de las respuestas, sino que también afectan directamente los costos

Este artículo pertenece a la categoría "Tarifas de tokens de AI"

Esta categoría organiza principalmente temas como el precio de los tokens, la estimación de uso, la interpretación de costos, la comparación de costos y el control de costos para ayudar a los usuarios novatos, creadores de contenido, desarrolladores y empresas a comprender más rápidamente los factores clave que realmente afectan el gasto cuando entran en contacto con las API de AI y las plataformas modelo. es cuestión de cambiar a un modelo más barato

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