连豆包都收费了？掌握这7招，花最少的Token办最多的事！

全文速览图

最近连豆包都准备开始收费了。

看到这个消息我就感叹，又一个。。以前觉得国产AI至少在价格上还有优势，现在看来免费的好日子是真的快到头了。

我自己其实早就在为AI花钱了，从以前充值Midjourney（这个充了年费，但已经很少用了），到现在固定在付费的有两个，ChatGPT Plus和Claude Pro。

ChatGPT主要用来做事实核查，就是把Claude生成的内容发给GPT做交叉验证，两边对着看，能有效降低AI幻觉，减少瞎编的概率。Claude是主力，大部分都靠它完成。

但Claude好用是好用，token开销真的越来越大了。

几年前我开始用Claude的时候，免费就已经非常好用了。现在不充会员，出来的东西就很差。充了会员以后又觉得不够用，每次有重要的事，聊几轮额度就没了，总忍不住想充一个顶配会员。搞得我现在用的时候，总是开2个窗口，一边聊一边看这个额度窗口，魔怔了都。

这就很矛盾。我明明知道AI能帮我提效，但每次一想到token消耗，又忍不住犹豫，这个问题到底值不值得花一轮对话去问？总在想有没有啥办法，别消耗那么快。

前段时间还出了个事。4月21号左右，Anthropic悄悄把Claude Code从Pro会员的权益页里拿掉了。

当时用户骂得凶，所以很快又撤回了，但方向已经很明显了，Claude正在从20美元包月随便用，慢慢变成基础订阅加用量限制加超额按量付费。

不只是Claude，现在各家可能都在准备涨价，token越来越贵。我现在有时候感觉自己是在付费上班。

不过我倒不是说收费不对。我也理解，商业本来就要赚钱，付费的才是最便宜的产品，免费反而可能是最贵的东西。它赚钱，才能养活做这个产品背后的人和家庭，这样才能持久，越做越好。

那问题就变成了，在AI时代，怎么最有效地用好每一个token？花最少的钱，办最多的事，还能顺便把跟AI协作的方法搞明白。

这个问题我自己也研究了挺久，不敢说总结出了什么方法论，但确实有一些日常使用中反复验证过的经验，先分享出来吧，对大家或许能有点用，还能省点钱。

开始之前先快速说一下token到底是什么，很多朋友可能不太清楚这玩意到底怎么算的。

你可能以为一个字就是一个token，其实不是。AI处理文字的方式跟我们不一样，它会把文本拆成一小块一小块的单元，这个单元就叫token。英文里，一个 token 通常接近几个字母或一小段单词片段，不一定等于一个完整单词。OpenAI 给过一个粗略参考，1 个 token 大约等于 4 个英文字符，100 个 token 大约是 75 个英文单词。中文不固定，常见情况是一个 token 对应一到几个汉字，具体要看模型的分词方式。

你每次发一条消息给AI，消耗的token包含两部分，你输入的内容，和AI输出的内容。输入输出都要钱。所以不只是AI回复得长才费token，你每次把一大段背景资料塞进去，光输入就已经在烧了。

而且还有一个很多人不知道的事，每轮对话AI可能都会把之前所有的聊天记录重新读一遍。你跟它聊了20轮，到第21轮的时候，它需要处理的其实是前面20轮所有消息加上你第21条，全部重新读一遍。越往后聊，单轮消耗越大。

这就是为啥经常觉得没聊几句token就没了，因为后面几轮每一轮都在重新消化前面所有的内容。

理解了这个，你就知道省token的关键其实是减少来回折腾的轮数，提高每一轮的有效性。少打几个字省不了什么。

那道理我懂了，但我怎么知道自己每次到底花了多少token？没有具体数字，光靠感觉是很难优化的。

这里教大家一个最简单的方法来建立token体感。

OpenAI有一个免费的在线工具叫Tokenizer，网址是 platform.openai.com/tokenizer，你把准备发给AI的文字贴进去，它会直接告诉你这段话有多少个token，还会用不同颜色标出来每个token的切分方式。虽然不同AI的token算法不完全一样，但量级差不多，用这个工具估误差不大。

如果你嫌每次贴来贴去太麻烦，还有一个更粗暴的估算方法，中文大概两个字算一个token，英文大概一个单词算一个token。你写完一段提示词，数一下字数除以2，心里就有个大概了。

还有一种做法是装浏览器插件。Chrome应用商店里搜AI Token Counter插件，装好后刷新下页面就有了。

装了之后它会在对话界面上直接显示当前对话的token用量，实时更新，这个插件还能根据你对话的AI工具，显示不同的统计数据，还挺方便。

我建议大家把自己平时常用的提问方式贴进去看看到底多少token。有了这个数字之后，你再去优化提问方式，会更有感觉。

好，接下来说两个我自己真实在用AI干活的时候到底怎么操作的例子。

第一个案例，用Claude Design做QQ音乐首页改版

看过我上一篇文章的朋友应该有印象，我之前拿Claude Design认真做了一版QQ音乐的首页改版方案。

我当时给Claude Design写的提示词是这样的，帮我设计一个音乐App的首页，参考QQ音乐的产品形态。要包含顶部搜索栏、今日推荐轮播卡片、根据听歌偏好推荐的歌单横向滑动、新歌速递、以及底部导航栏。整体风格要有情绪感，年轻化，可以用一些渐变和毛玻璃效果。iOS风格，402x874的手机尺寸。

这个提示词，其实就是我已经优化过的。

它把产品类型说清楚了，把页面需要包含哪些模块列得很具体，还限定了视觉方向，甚至连画布尺寸都给了。

所以Claude Design一次就生成了一个相当完整的首页方案，整体布局和模块划分都对得上，省了好几轮来回扯皮的token。

我当时看到结果的时候还挺意外的，心想这AI做UI还是有不少提升。但问题也很多，就是那种远看还行，一近看就知道不能直接交给开发的程度。

这时候很多人的第一反应是再发一大段话让AI全部重做。

千万别。

全文重做就是token黑洞。这时候更省的做法是精准下刀，只改有问题的地方。

我当时就拆成了三个独立的修改指令。第一条专门说图标的问题，让它用更精致的线条图标，控制线宽和尺寸比例。第二条说封面的问题，让它用抽象的几何插画或者色块组合替代纯渐变。第三条说中文排版的问题，给了具体的字号层级要求。

三条提示词分开发，每条都只解决一个问题，Claude Design每次修改的范围都很小，没有把已经做好的部分搞乱。

如果我是跟它说，整体优化一下，大概率它会把排版重新排一遍，把已经对了的模块也改了，最后还得花更多的轮数改回来。

总之，核心就一句话，提示词越具体，AI越省事，token也越省。

第二个案例，日常提问怎么问得更高效

这个其实更常见。我们大部分时候用AI不是在做大项目，就是日常问个问题，查个东西，让它帮你改段话。

我之前有个习惯，会用语音记录一段想法后丢给Claude说，帮我优化一下这篇口述想法。

这种问法就是token黑洞。

AI不知道我要优化什么，所以它只好全来一遍，然后改得乱七八糟。后来我改了问法，让它更口语化一些，像跟朋友聊天的语气，优化内容逻辑，使其更自然通顺，不要修改我想表达的原意。

但我发现一个问题，每次让Claude帮我润色文章的时候，我都得重复说一遍同样的要求。每次都打一遍，烦不说，光这些重复的要求就在烧token。

所以我后来干脆把这些要求写成了一个skill文件。skill你可以理解成一份提前写好的说明书，告诉AI你是谁、你的风格偏好、你的禁区是什么。每次对话的时候AI会自动读取这份说明书，我就不用每次都重复说一遍了。

这个事的本质是什么呢？其实就是把优化范围提前说清楚了。你仔细想想，这个逻辑其实大家早就熟悉了。

你平时用Figma做设计的时候，每一步操作都是非常明确的。你选一个图层，改一个颜色，拖一个间距，指哪打哪，没有任何模糊地带。软件不需要猜你要干什么，你点哪它就改哪，效率极高。

这其实就是最省token的交互方式。

跟AI打交道的道理是一样的。你给AI的指令越接近指哪打哪的状态，token浪费就越少。skill就是帮你把那些反复出现的指哪打哪固定下来，不用每次重新描述一遍。

回到总结资料这个场景，也是同一个道理。很多人会把十几页的资料全塞进去说帮我总结。能用，但巨烧token。

更省的做法是拆成两步。第一步只提取信息，从这些内容里只提取跟XX主题相关的关键信息，按重要性排列。第二步再加工，基于上面提取的信息，写一段800字以内的总结。

第一步筛信息，第二步写内容。任务拆得越单纯，AI每一步就越精准，返工越少，token自然省下来。我自己处理竞品资料的时候基本都是这么干的，比直接扔进去说帮我总结效率高了不是一点半点。

两个案例说完了，顺着上面的再聊聊我自己总结的几个规律。每条我都会附上具体怎么写，你看完直接就能用。

1）每次只解决一个明确问题

最费token的提问就是那种大而全的，AI不知道你到底要什么，只能猜，一猜就长。把大问题拆成小问题，每次只问一个，边界清楚，输出就短。

举个例子，你写了一篇文章想让AI帮忙改，跟它说换成只看开头的前200字，告诉我哪些地方读起来别扭，给出修改建议，其他部分不要动。

同样的，你想让AI帮你做PPT，说帮我列出述职PPT的页面结构，每页一句话说清楚放什么内容，控制在8页以内，不要写正文。

2）给输出加限制

AI真的很容易热心过度。你问一个问题，它给你补背景、讲原理、列延展建议，结尾还问你要不要继续。

这里给大家几句我自己经常用的万能限制语，基本上每次提问都可以往后面加。

"控制在500字以内"，限制长度，最直接有效。

"不写背景直接给结论"，省掉AI最爱输出的那些铺垫。

"结尾不要追问"，省掉AI每次结尾那段"你还需要什么帮助吗"。

"每条建议不超过一句话"，防止AI把一条建议展开成一整段。

"只列要点，不要展开解释"，适合你只需要方向但不需要细节的时候。

这些话每句可能只有十几个字，但真的能帮你省掉一大截无用输出。

格式限制也一样好用。"按问题、原因、建议三列输出"，AI会自动收紧表达。"先给提纲不写正文"，先对齐结构再动笔，避免方向跑偏之后全文返工。

3）能局部改就不要全文改

一篇文章如果已经有70分了，最好的做法是精准下刀。

我自己常用的几种局部修改句式，"只改标题给我5个选项""只改开头让它更有冲突感""只找出逻辑不顺的3处并给修改建议""第三段的数据论证太弱了，只加强这一段"。

关键是那句"其他内容不要动"。不加的话AI很容易把你没让它改的地方也顺手改了，改完你还得改回来，来回两轮就白花了。

4）复杂任务先要结构再要正文

就像写文章，别一上来就让AI写完整稿。先问"给我一个5段以内的文章结构，只写小标题和每段核心论点，不要写正文"。你看完结构没问题，再说"按这个结构写正文，控制在800字以内"。虽然多了一步，但更省。因为结构错了全文一定错，结构先对了后面基本不会大返工。

5）长资料分两步处理

前面说过了，先提取再加工，不要一股脑全塞进去让AI总结。第一步"从这些内容里只提取跟XX主题相关的关键信息，按重要性排列"。第二步"基于上面提取的信息写一段800字以内的总结"。两步走比一步到位省得多。

6）开新对话而不是在老对话里继续

这条我在之前的文章里有说过，很简单易于实操的办法。前面说过，每轮对话AI都要把之前所有消息重新读一遍。所以如果你的问题跟前面的对话没关系，直接开一个新对话。

7）让AI先问你问题再动手

在你发给AI的提示词后面加一句"在开始之前，先问我3个你觉得还需要了解的问题"。AI会把它不确定的地方主动问出来，你回答完它再动手，比它猜着写然后你来回改省太多了。

说到这里，我想多说几句。

这些方法听起来都不难对吧？但我自己用了很长时间才真正养成习惯，主要是claude的token实在是用的太快，逼着我想着办法省着用。

但省token这件事，也不能为了省而省。有段时间我特别执着于减少对话轮数，每次都把所有要求写得特别细，一条消息恨不得写500字。结果token是省下来了，但我花在写提示词上的时间比让AI来回改几轮还长。这就搞笑了。

所以关键不是省，是效率。是用最短的路径达到你的目标。

那怎么才能做到每次提问都又快又准呢？说到底还是得靠平时的积累。

关注我比较久的老读者可能知道，我已经坚持每日写作打卡10多年了。现在我在工作中养成了一个习惯，遇到问题或者解决了问题，一定会随手记录下来，几句话就行。这些东西积累得多了，脑子里对各种问题都有一套已经想好的框架，等你去问AI的时候，自然就能把问题说得很清楚。

而且会写之后你自然就会讲，这种改变是潜移默化的。当你开始表达，你就拥有了第三视角，会从别人的反馈里知道自己哪些地方没说清楚，哪些地方逻辑断了。不管是打工还是创业，这个能力都非常有用。像我在群里经常说的，千万不要怕自己写得不好讲得不好，不行动才是最可怕的。

顺便说一下我现在每天是怎么完成知识星球写作打卡的。我想到什么东西，会赶紧打开flomo，然后用豆包输入法，用语音说出来，说完之后就是一大堆口语化的散乱文字，然后复制发给Claude，用我自己的一个语音转短文skill，一分钟就能整理成一篇日记短文。想的部分是我自己的，Claude只是帮我把口语变成了通顺的文字。

这其实就是今天这篇文章想说的事。

AI就像一个能力极强但完全不了解你处境的新同事。你给的信息越精准，它干活越快。你说得越模糊，它就只能猜，猜错了你还怪它。

token越来越贵，反过来看其实是在倒逼我们每个人提升自己的表达和思考能力。以前提示词随便写，AI便宜，多来几轮无所谓。现在每一轮都有成本，你自然就会开始认真对待每一次提问。

这跟小时候打长途电话一样，贵的时候你会先想好要说什么，争取一次说清楚。微信免费之后，反而一句话拆成十条发，沟通效率其实更低了。

开头我说感觉自己是在付费上班。

写完这篇我改主意了。与其说是付费上班，不如说是在给自己的思考能力交学费。这笔学费，AI只是代收的，真正赚到的人是你自己。

想清楚再说话。这大概是AI时代最便宜的投资了。

欢迎关注作者的微信公众号：「彩云译设计」