目录一、核心前提：理解Token消耗的关键场景二、6种优化方案（附案例+代码）方案1：精简Prompt（最易落地，立竿见影）核心思路应用案例代码实现方案2：上下文窗口裁剪（避免历史信息冗余）核心思路应用案例代码实现方案3：输入文本摘要压缩（批量处理场景必备）核心思路应用案例代码实现（摘要压缩+批量处理）方案4：控制模型输出长度（减少输出Token消耗）核心思路应用案例代码实现方案5：使用轻量模型（替换重模型，提速降耗）核心思路应用案例代码实现（轻量模型vs重模型对比）方案6：批量调用模型（减少请求次数，提升效率）核心思路应用案例代码实现三、优化效果汇总与注意事项1. 优化效果汇总（基于上述案例）2. 关键注意事项四、总结在大语言模型（LLM）应用开发中，Token用量直接决定了接口调用成本、响应速度和系统吞吐量——尤其是在高并发场景（如智能客服、批量文本处理）中，过多的Token消耗不仅会增加开支，还可能导致模型响应延迟、超时，甚至触发接口限流。因此，“减少Token用量”与“提升模型效率”是LLM落地过程中必须解决的核心问题。本文将从Token消耗的核心原因出发，分享6种可落地的优化方案，每一种方案均配套应用案例和可直接运行的代码实现，覆盖文本处理、Prompt优化、模型调用等关键环节，适用于Python开发者、LLM应用工程师，新手也能快速上手。一、核心前提：理解Token消耗的关键场景在优化前，需明确Token消耗的两大核心场景，避免盲目优化：输入Token：用户提问