Claude API高效调用指南：如何通过代码优化实现Token节省

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Claude API 的计费基于 Token 消耗，这里的 Token 不是简单的单词分割，而是根据语言模型特有的分词算法生成。根据官方文档，1 个 Token 约等于 4 个英文字符或 3 / 4 个英文单词，中文则更复杂——单个汉字可能被拆分为多个 Token。这种计算方式直接影响 API 调用成本，特别是在高频或大数据量场景下。

输入输出都计费：无论是发送的请求内容还是返回的响应内容，都会被计入 Token 消耗
上下文窗口有限：模型对上下文长度有硬性限制（如最新的 Claude 2 支持 100K Tokens），超出部分会被截断
隐形成本：系统提示词、对话历史等非业务内容也会占用 Token 额度

以下是三种主流优化方法的特性对比：

方法	适用场景	预期节省率	实现复杂度
请求压缩	长文本输入场景	15%-40%	低
响应精简	需要特定输出的场景	20%-50%	中
缓存复用	高频重复请求场景	30%-70%	高

def compress_prompt(text: str, keep_ratio: float = 0.7) -> str:
    """
    通过关键句提取实现请求内容压缩
    :param text: 原始文本
    :param keep_ratio: 保留比例(0-1)
    :return: 压缩后的文本
    """
    # 使用 TextRank 算法提取关键句
    from summa import summarizer
    compressed = summarizer.summarize(text, ratio=keep_ratio)

    # 移除冗余空白符
    return ' '.join(compressed.split())

# 使用示例
original_prompt = "这里是一段很长的技术文档..."  # 假设 500 个 Token
compressed = compress_prompt(original_prompt)  # 约 350 个 Token

def filter_response(response: dict, needed_keys: list) -> dict:
    """
    过滤 API 响应中不需要的字段
    :param response: 原始 API 响应
    :param needed_keys: 需要保留的字段列表
    :return: 精简后的响应
    """
    return {k: v for k, v in response.items() 
        if k in needed_keys
    }

# 使用示例
full_response = claude_api.generate(prompt=compressed)  # 包含 metadata 等字段
filtered = filter_response(full_response, ['content'])  # 只保留核心内容