Claude API高效调用指南：如何通过代码优化实现省Token策略

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在使用 Claude API 时，Token 消耗直接关系到调用成本。Token 是 Claude 处理文本的基本单位，无论是输入的 Prompt 还是模型输出的内容，都会按 Token 数量计费。Token 的计算方式通常基于单词、标点符号和空格等，中文和英文的 Token 计算规则略有不同。

高 Token 消耗的常见场景包括：

过长的 Prompt：包含大量上下文或冗余信息
复杂的对话历史：多轮对话未做压缩处理
无限制的输出：未设置合理的 max_tokens 参数
重复调用：相同或相似请求未利用缓存

通过精简 Prompt 结构和移除冗余信息，减少输入的 Token 数量。优点是实现简单，效果直接；缺点是需要人工介入，可能影响模型理解。

控制模型输出长度和内容，只保留必要信息。优点是节省输出 Token；缺点是可能丢失有价值内容。

对相同或相似请求使用缓存结果。优点是节省重复计算的 Token；缺点是需要额外存储空间。

def optimize_prompt(original_prompt):
    """
    优化 Prompt 结构，移除冗余信息
    :param original_prompt: 原始 Prompt
    :return: 优化后的 Prompt
    """
    # 移除多余的空格和换行
    prompt = ' '.join(original_prompt.split())

    # 移除不必要的礼貌用语和重复信息
    stop_words = ['请', '麻烦', '能否', '谢谢']
    for word in stop_words:
        prompt = prompt.replace(word, '')

    return prompt.strip()

import anthropic

client = anthropic.Client(api_key="your_api_key")

response = client.completion(
    prompt="精简后的 Prompt",
    max_tokens_to_sample=150,  # 限制输出 Token 数量
    stop_sequences=["\n"]  # 设置停止序列避免多余输出
)

# 流式响应可以及时中断不必要的内容
response = client.completion_stream(
    prompt="你的问题",
    max_tokens_to_sample=200,
    stream=True
)

for data in response:
    print(data['completion'], end='', flush=True)
    # 当获取到足够信息时可手动中断
    if '答案' in data['completion']:
        break

def compress_conversation(history):
    """
    压缩多轮对话历史
    :param history: 对话历史列表
    :return: 压缩后的对话历史
    """
    compressed = []
    last_speaker = None

    for turn in history:
        if turn['role'] != last_speaker:
            compressed.append(turn)
            last_speaker = turn['role']
        else:
            # 合并同一发言者的连续发言
            compressed[-1]['content'] += '' + turn['content']

    return compressed

不同优化方法对响应质量和延迟的影响各不相同：