Claude API 高效调用指南：如何优化 token 使用降低成本

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Claude API 按照 token 数量计费，这里的 token 不是传统编程中的令牌概念，而是文本处理的最小单位。在 Claude 的模型中：

英文单词平均消耗 1-2 个 token（常见短词为 1 个，长词可能拆分）
中文每个字通常计为 1.5-2 个 token
标点符号、空格等特殊字符也计入 token

API 请求中的提示词 (prompt)、上下文(context) 和生成内容 (completion) 都会消耗 token。特别需要注意的是：

多轮对话会累计历史消息的 token
系统提示 (system prompt) 即使不可见也占用配额
最大上下文窗口（如 Claude-2 的 100k token）是硬限制

实际开发中最容易导致 token 溢出的情况包括：

长文档处理：直接传入 PDF/Word 全文进行分析
复杂提示工程：包含大量示例和约束条件的提示词
无限增长的对话历史：不清理的聊天机器人场景
过度安全的 max_tokens 设置：预留过多生成空间

好的提示词应该像电报一样简洁：

删除礼貌性冗余（如 ” 请 ”、” 能否 ” 等）
使用英文缩写（”TLDR” 代替 ”too long didn’t read”）
避免重复约束（在系统提示中定义后不需每次重复）

优化前示例：

请帮我用 200 字左右的篇幅总结这篇文章的核心观点，要求语言精炼，重点突出主要结论...

优化后版本：

200 字总结，突出核心结论

处理长文档时推荐分块处理：

预处理文档为逻辑段落
对每段生成摘要（可用更低成本的模型）
只将相关段落传入最终请求

Python 实现示例：

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def summarize_chunk(text):
    response = client.completions.create(
        model="claude-instant-1",  # 使用低成本模型
        prompt=f"单段摘要：{text}",
        max_tokens=100
    )
    return response.completion

关键参数的科学设置：

max_tokens: 根据实际需要动态计算（平均生成长度 +20% 缓冲）
temperature: 创意任务用 0.7-1.0，确定性输出用 0.1-0.3
top_p: 与 temperature 配合使用，通常 0.7-0.9

对比优化前后的客服机器人实现：

# 优化前 - 简单实现
response = client.completions.create(
    model="claude-2",
    prompt=f"""以下是用户咨询历史：\n{full_history}\n\n 新问题：{query}\n 请用友好专业的语气回答""",
    max_tokens=500  # 固定大值
)

# 优化后 - 带上下文管理
cleaned_history = trim_history(full_history)  # 自定义历史清理函数

token_estimate = len(query.split()) * 1.5 + 50  # 动态计算

response = client.completions.create(
    model="claude-instant-1",  # 适当降级模型
    prompt=f"Q：{query}\nContext：{cleaned_history}\nA：",  # 结构化提示
    max_tokens=min(200, token_estimate),  # 动态限制
    temperature=0.3
)

测试同一客户服务场景（10 轮对话）：