Как научиться экономить токены нейросетей и не тратить их на ерунду. Лайфхаки

Вопрос токенов или токенизации редко всплывает у обычного пользователя, который оформляет подписку на чат-бот. Обычно в стоимость таких подписок включены возможные перерасходы по запросам, которые вполне компенсируются другими, не столь активными подписчиками.

Опосредованно с ними встречаются пользователи бесплатных или промоверсий моделей, когда сталкиваются с лимитами. Сколько картинок можно генерировать в день, сколько сложных запросов можно обработать при помощи топовой модели, а где придется перейти на модель послабее — это все рассчитывается внутренней калькуляцией разработчиков и тоже упирается в вопрос количества токенов, которые они готовы выделить бесплатно на все типы запросов.

Но что такое эти самые токены и почему от них напрямую зависит, как эффективно и насколько дорого будет вам обходиться использование нейросети? И что делать, если вы используете нейросети именно по модели покупки токенов? Давайте разбираться.

Что такое токен

Токен — это не денежная единица, а небольшой фрагмент, на которые разбивает текст нейросеть, поясняет эксперт coMind Егор Апрельский. Это может быть слово, часть слова, знак препинания, число или пробел. Короткое слово может быть одним токеном, длинное распадется на несколько, учитываются и знаки препинания.

Поэтому точно оценить запрос по числу слов нельзя. Грубый ориентир для английского текста: один токен — примерно четыре символа или три четверти слова. Для русского текста этот коэффициент не подходит: результат сильно зависит от модели.

У каждой модели свой токенизатор — алгоритм, который решает, на какие части делить текст. Поэтому два счетчика могут показать разные числа, хотя пользователь отправил им один и тот же абзац.

Особенно заметна разница на русском языке. Нельзя один раз вычислить, сколько токенов содержится в тысяче знаков, а затем применять этот коэффициент ко всем моделям.

Почему так? Ответ таится в том, как обучали конкретную модель. Большинство нейросетей тренировались преимущественно на англоязычных текстах, поэтому их токенизаторы ориентируются на латиницу. Слова в английском языке относительно короткие, пробелы выступают разделителями, пунктуация не очень сложная.

А теперь посмотрим на великий и могучий русский язык. Слова длиннее, разнообразнее по форме из-за суффиксов, приставок, окончаний, одно и то же слово может означать разные части речи, и мы еще молчим про знаки препинания! Неудивительно, что модели разбивают русскоязычный текст на большее число токенов, чем тот же самый промпт на английском языке.

Самые дорогие языки, впрочем, даже не кириллические, а логографические (китайский, японский, корейский). Здесь любой иероглиф может быть как частью слова, так и словом целиком, поэтому тут каждый знак часто становится отдельным токеном.

Так что первый лайфхак простой: по возможности формулируйте промпты на английском. Благо, для этого достаточно бесплатных нейросетей и переводчиков. Экономия токенов тут может достигать до 50% без потери смысла.

Но такой пересчет годится только для прикидки. Для бюджета нужен счетчик выбранной модели.

Как нейросеть считает стоимость запроса

Для расчета достаточно знать две величины: сколько токенов модель получила и сколько выдала в ответ. Входные токены, или input, обычно включают не только последний промпт, но и переданную вместе с ним историю диалога, системные инструкции, документы и другие данные. Выходные токены, или output, — то, что сгенерировала модель.

Тарифной единицей служит обычно тысяча или миллион токенов.

Главная ловушка здесь в том, что каждый затянувшийся диалог раздувает контекст, который должна учитывать нейросеть вместе с вашим запросом. В итоге простая фраза «перепиши текст с учетом всех замечаний» может оказаться дорогой по токенам, если она отправлена в чате, где обсуждение этого текста и все его вариации уже тянут на несколько десятков страниц. А самостоятельное, подробно прописанное задание в новом диалоге — наоборот, дешевле.

Чтобы начать экономить, проверьте три вещи: не тянется ли за вопросом ненужная история, не отправляете ли вы документ целиком ради одного фрагмента и нужен ли вам настолько длинный ответ.

Где посмотреть точное количество токенов

Для предварительного расчета нужен счетчик, который поддерживает выбранную модель или использует тот же токенизатор. Такие инструменты есть у разных разработчиков: например, OpenAI предлагает веб-токенизатор и библиотеку tiktoken, Google — метод countTokens для моделей Gemini, GigaChat — метод /tokens/count.

До отправки запроса счетчик может определить объем известного входа: промпта, системных инструкций и передаваемого контекста. Точное количество выходных токенов заранее узнать нельзя, поскольку ответ еще не создан. Можно лишь оценить его длину или установить ограничение.

После выполнения запроса API возвращает статистику фактического расхода. Обычно в ней отдельно указаны входные и выходные токены. В зависимости от модели и сервиса также могут учитываться кешированный контекст, токены рассуждения и работа дополнительных инструментов.

Как рассчитать стоимость запроса к API

Модель с покупкой токенов прежде всего справедлива в тех случаях, когда вы работаете с нейросетью через API. Непосредственное обращение к самому чат-боту чаще требует либо подписки, либо соблюдения лимитов на бесплатные генерации.

Поэтому при расчете стоимости токенов нужно смотреть прежде всего на условия работы того API-сервиса, через который вы обращаетесь к нейронке или нескольким.

1. Выберите модель и найдите цену миллиона входных и выходных токенов.
2. Посчитайте вход вместе с контекстом, который реально получит модель.
3. Задайте предполагаемую или максимальную длину ответа.
4. Подставьте обе величины в формулу.
5. Проверьте, не берет ли сервис отдельную плату за инструменты.

Предположим, запрос вместе с контекстом занял 2000 токенов, а ответ — 500. Условный тариф составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных.

Вход обойдется в $0,004, ответ — в $0,005. Общая стоимость — $0,009. Для одного обращения сумма почти незаметная. Но миллион таких обращений будет стоить уже $9000.

Почему выбор модели иногда важнее длины промпта

Можно долго вычеркивать из запроса отдельные слова, а затем отдать простую сортировку самой дорогой доступной модели. В таком случае экономия на тексте ничего не изменит.

Работает обратный принцип: прежде, чем поручать сложную задачу флагманской модели, сделайте все промежуточные этапы в модели попроще и подешевле. Сортировка, извлечение информации, распределение обращений по темам или короткая редактура вполне по силам и бесплатным чат-ботам.

Особенно это актуально для вайбкодинга — программирования с помощью ИИ. Все этапы анализа, генерации и допиливания кода требуют уйму токенов, особенно если нащупывать нужные формулировки промпта наугад. Гораздо эффективнее сделать подготовительную работу в условно бесплатной LLM, а потом загрузить полуготовый код и отточенный промпт в сильную модель, которая превратит его уже в готовый продукт.

Но выбирать самый дешевый вариант вслепую тоже не стоит: если результат придется несколько раз исправлять, расходы только вырастут. Для бизнеса есть и другой путь — запустить открытую модель на собственном оборудовании.

То есть бесплатных вычислений все равно не возникает, но можно хотя бы перестать считать токены. И начать считать потраченные гигаватты.

Как уменьшить расходы без потери качества

Собственная инфраструктура — это что-то на богатом. Обычному же человеку или разработчику, который использует нейросети для вайбкодинга, актуальнее соблюдение простых правил, чтобы не сливать деньги на токены впустую.

Сократить счет можно:

• уменьшив вход;
• ограничив ответ;
• снизить цену обработки того же объема.

В некоторых нейронках ранее сохраненные кешированные токены вычитаются из общего количества, которое подлежит оплате. Но правила кеширования зависят от сервиса: нельзя считать, что любой повтор автоматически станет бесплатным.

Какие ошибки незаметно раздувают счет

Продолжать любую работу в одном чате. История помогает модели помнить контекст, но разговор о новой теме лучше начать отдельно. Иначе вместе с каждым вопросом может снова подниматься все старое обсуждение. А на это тратятся как минимум токены рассуждения.

Загружать документ целиком ради одной детали. Если нужен разбор конкретного раздела, достаточно передать его вместе с определениями и соседними фрагментами, без которых потеряется смысл.

Просить ответить «максимально подробно». Такая формулировка не задает границ. Лучше сразу попросить конкретный объем: пять пунктов, таблицу, резюме до 1000 знаков или только итоговый вариант.

Экономить на смысле промпта. Команда «улучши текст» короче точного задания, но модель не знает, нужно ли исправить ошибки, сократить материал или проверить факты. Она может попробовать сделать что-то одно в меру своего понимания или все сразу, заодно переписав хорошие куски. Если результат не подойдет, придется платить еще раз.

Особенно быстро расход растет у моделей, которые проводят дополнительные рассуждения, и у ИИ-агентов, выполняющих много последовательных запросов.

Чек-лист: как сэкономить токены в 9 шагов

1. Сразу формулируйте конкретный результат

Вместо «расскажи про тестирование» напишите: «Предложи пять негативных сценариев для формы входа».

Четкий запрос не обязательно короче, но реже приводит к бесполезному ответу и повторной генерации.

2. Передавайте только нужный контекст

Не тащите в запрос всю предысторию, старую переписку и материалы целиком, если для ответа нужны два факта и один фрагмент текста. Новую тему начинайте в отдельном чате, а большую работу при необходимости разделяйте на этапы: планирование, выполнение, проверку и тестирование.

Если без прежнего контекста не обойтись, передайте короткую выжимку. Для проверки одной функции не нужен весь проект, а для редактуры раздела — документ на сто страниц. Оставляйте сам фрагмент, исходные данные и условия, без которых модель не поймет задачу.

Сокращать контекст до бессмысленной телеграммы тоже не стоит: если убрать важные связи, модель начнет гадать, задавать вопросы или выдаст результат, который придется переделывать. Но и не раскланивайтесь с ней без необходимости: на одном «пожалуйста» много не сэкономишь, но длинные вступления и словоблудие постепенно раздувают расход.

3. Сразу ограничивайте объем ответа

Без рамок модель может написать подробный разбор там, где нужны пять строк. Указывайте формат и длину: «ответь в трех абзацах», «перечисли пять пунктов», «выведи только исправленный текст» или «покажи только измененные строки кода».

4. Храните постоянные правила в шаблоне

Требования к стилю, структуре, формату и работе с кодом лучше один раз собрать в системной инструкции, шаблоне или памяти проекта.

Это не всегда уменьшает контекст (модель их все равно держит в памяти и обращается при необходимости). Зато их не придется заново писать в каждом запросе, а ответы станут стабильнее и потребуют меньше переделок.

5. Сначала планируйте сложную работу

Перед большой доработкой, исследованием или анализом документа полезно сначала составить план или спецификацию, а уже затем переходить к выполнению.

План сам потребует токенов, но может избавить от нескольких полных переделок. Для короткой и очевидной задачи отдельный этап планирования не нужен.

6. Используйте поиск вместо передачи всех файлов

Если модель работает с большим проектом или архивом документов, сначала найдите относящиеся к вопросу фрагменты.

Обычный поиск подходит, когда известны точные названия. Поиск по смыслу полезен, когда одна и та же функция или тема может называться по-разному. В обоих случаях задача — не заставлять модель перечитывать все подряд.

7. Подбирайте модель под задачу

Самая дорогая модель не нужна для простых рядовых операций, использовать ее для простой классификации или извлечения данных — все равно, что стрелять из пушки по воробьем. Поручайте мелочевку более дешевой, бесплатной или временно доступной по промотарифу модели. Сложное планирование, анализ и проверку — более сильной.

Смотрите не на происхождение модели и не на место в общем рейтинге, а на то, как она справляется с вашими типовыми задачами. Сначала проверьте ее на знакомых примерах: если результат приходится постоянно переделывать, экономия быстро исчезает. Некритичные задачи и эксперименты можно отдавать новым моделям, но конфиденциальные данные — только после проверки условий сервиса.

8. Пишите по-английски (там, где это действительно работает)

Один и тот же смысл на английском иногда занимает меньше токенов, чем на русском. Это может быть полезно для постоянных правил, технических инструкций и памяти проекта.

Но перевод не должен ухудшать понимание. Ошибка в спецификации или лишняя переделка обойдутся дороже сэкономленных токенов. Перед сменой языка сравните расход на выбранной модели, а не ориентируйтесь на универсальные таблицы.

9. Выбирайте способ оплаты по реальной нагрузке

Подписка может быть выгоднее при ежедневной интенсивной работе, а API — при редких или непредсказуемых запросах. Считать нужно по собственной статистике, а не по рекламной цене тарифа.

Записывайте, сколько уходит на типовые задачи, и оставляйте запас на длинные документы, анализ кода и повторные генерации. Так станет видно, где бюджет съедают токены, где — дорогая модель, а где — неиспользуемая подписка.