Token 控制

1. Token 计数与统计机制

为了有效控制 Token 的使用,需要对每次请求和响应的 Token 数量进行统计.

实现方法

• 请求 Token 计数：在用户输入数据时,根据 Tokenizer 进行 Token 数量计算.
• 响应 Token 计数：流式返回时,逐步统计返回的数据长度.
• 总 Token 计数：同时记录请求 Token + 响应 Token,用于后续计费或用户额度管理.

2. Token 限流与配额管理

为了避免 Token 滥用、超出预算或影响其他用户,可引入配额控制.

实现方法

• 用户级 Token 限制：为每位用户设置每日、每月 Token 限额.
• 请求级 Token 限制：限制每次请求的最大 Token 数量.
• 角色/套餐控制：根据用户的订阅计划动态调整 Token 上限.

3. Token 优化策略(降本增效)

1. Prompt 压缩

   • 精简提示词：避免冗余信息,简化系统消息、背景知识等.
   • 参数化模板：将固定描述使用占位符替代,减少重复 Token.
   • JSON 格式优化：将复杂文本转换为更紧凑的 JSON 结构.

2. 对话上下文管理, AI 对话中,为避免 Token 过快增长,需优化上下文管理

   • 滑动窗口机制(Sliding Window)：仅保留最近的 N 轮对话.
   • 摘要压缩(Summarization)：将过往对话提炼成更紧凑的摘要,以节省 Token.

3. 多模型切换

   对于简单问答、闲聊场景,使用小模型(如 gpt-3.5)减少 Token 消耗. 复杂任务、推理场景时再调用大模型(如 gpt-4、deepseek-chat).

4. 关键词提取 在多轮对话中,提取关键问题或关键词作为 Prompt,避免冗余输入. 使用 NLP 技术或专门的 API 进行关键词提取.

4. 成本控制与告警机制

为了避免 Token 超支或滥用,需构建完善的监控体系：

• Token 使用监控：记录每次 API 调用的 Token 数量.
• 告警阈值：一旦达到 Token 限额,及时触发告警.
• 速率限制(Rate Limit)：限制每秒/每分钟最大请求数,防止恶意攻击.

5. 多用户场景的 Token 管理

6. 流式返回优化

7. Token 日志分析与优化