数千 token 提取提示词如何瘦身:开发者求十大架构方案

Slow-Business8503 · reddit · 2026-09-16

一位做 API 结构化信息提取的开发者求助:系统提示词含 JSON schema、字段规则、条件逻辑、默认值与归一化规则,已达数千 token,如何在保持准确性和响应速度的前提下压缩体积。

他列出了 10 个候选方向:

• 静态指令放 system prompt,配合 prompt caching
• 精简指令 + 结构化 JSON schema / structured outputs
• 按任务类型拆分成多个小 prompt
• 用 few-shot 示例替代逐条描述边界情况
• 预处理/归一化输入,减少模型负担
• 小模型做分类路由,大模型只做提取
• 规则外置,按需检索相关规则(RAG 思路)
• 微调模型内化重复指令

核心权衡是 token 成本、延迟、上下文限制与边界规则不丢失之间的取舍。评论区的讨论对做 LLM 结构化提取的工程师有直接参考价值。

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