你的AI助手每个月多花了几百万:一个产品经理的Token省钱账本

有个人养了一只没有记忆的金鱼，每次写信都把它过去所有来信复印一份附在后面。

第 100 封信只有四个字：「你好啊。」

但它要为前 99 封的复印费买单。

占异常消耗的 60% 以上 📊 最大的单一浪费来源

🚨 场景一：舍不得关会话——一个会话用几个月

就像给一个没有记忆的笔友写信，每次寄新信都要把之前所有来往信件复印一份附上。

🚨 场景二：数据处理交给了 AI——但有更合适的工具

「你要从北京到上海，可以让 AI 帮你规划公交换乘——也可以直接打开 12306 买张票。」

🔍 还有三个次要但常见的问题

• 在 AI 里带着海量上下文用高质量模型，成本极高 💸

• Prompt 不精准，一个需求来回改 5-6 轮 🔄

• 所有场景默认选高质量模型 🤔

1️⃣ Prompt 怎么写——结构化一次说清

模糊需求导致 AI 反复输出不对、来回修改，每轮都带着全部历史重传。第一轮就结构化表达清楚：

2️⃣ 控制 AI 的输出长度——别让它「话太多」

AI 默认倾向于输出长篇大论。Output 也要花钱 💰，而且高质量模型的输出比输入还贵。

3️⃣ 什么时候压缩上下文 / 新建会话

4️⃣ 如何把旧会话的「记忆」找回来

很多人不敢关会话是怕「丢失上下文」😨。其实可以用 RAG（检索增强生成） 找回来——由系统智能检索出与当前问题最相关的片段，只把这些片段给 AI 作为背景。

你要做的事

├─ 系统/工具能做吗？ → 能 → 用系统（0 token）✅

│                     → 不能 ↓

├─ 涉及大量数据？    → 是 → 让 AI 写代码/SQL（极少 token）💡

│                     → 否 ↓

├─ 历史会话超长？   → 是 → 压缩或新建会话 🧜

│                     → 否 ↓

└─ 正式开始 → 结构化 Prompt + 控制输出长度 🚀

💡 省 Token 不是少用 AI而是用得更聪明——省下来的预算，就是团队能多做的创新尝试 🚀