最近的龙虾热大家好好过了一把瘾—— 上下文超长、理解超强、干活超稳，用起来简直不要太爽！但爽归爽，看着后台 token 账单蹭蹭涨，钱包属实有点扛不住：

  -长对话、多轮迭代、大文件投喂，每一下都是真金白银

从提问习惯、对话管理到模型选型，全是能直接上手的操作，照着做Token 消耗直接砍半，拯救你的token钱包！

提问精简，把减少token输入融入日常习惯

里 —— 废话太多、指令模糊、重复信息，AI 读着累，你钱包更累。先把提问逻辑捋顺，省 Token 第一步就稳了。

AI 不需要礼貌用语、情绪铺垫、冗余修饰，

指令越短、信息越密，越省 Token

 ❌ 错误示范（啰嗦，Token 翻倍）：“亲爱的龙虾，我最近在做一个 Next.js 项目，想让你帮我看看这个登录函数的问题，它总是报错，你能不能非常仔细地帮我分析一下，然后给出修改方案呀，谢谢啦！”

 ✅ 正确示范（精简，信息拉满）：“Next.js 登录函数报错，分析并给出修改方案。”

不要出现：请、谢谢、非常、极其、我觉得、个人感觉、进行、予以、综上所述、目前、现阶段……

对大模型客气就是对自己钱包不客气！

2. 用符号 / 结构替代自然语言，提升信息密度

别用大段文字描述任务、分隔内容，

能让 AI 快速理解，还能少占 Token。

 分隔内容：用---、【输入】、【任务】替代 “以下是内容”“你的任务是”

 定义格式：直接说 “输出 JSON / 列表 / 3 句话总结”，别让 AI “思考怎么组织语言”

【任务】分析代码问题
【代码】src/server/auth.ts login函数
【要求】输出：问题+修改方案，JSON格式

指令足够精准、清晰，拒绝模糊化表达。

 ❌ 错误：“帮我重构整个用户模块，顺便写文档，再做单元测试”

 ✅ 正确：“重构 src/server/auth.ts 的 login 函数为 async/await”（先做核心，再逐步推进）

对话管理：别让历史 “吃” 掉 Token

，聊得越久，Token 消耗越夸张。做好对话 “断舍离”，才能长久省钱。

1. 定期压缩历史：用/compact续命

龙虾会在上下文剩 20% 时自动压缩，但那时已经晚了 ——

主动提前压缩才是王道，如果上下文已经积累了50%以上，意味着每次对话都会携带大量历史

 操作：每 5-6 轮对话，输入/compact，AI 会自动提炼核心历史，删除冗余内容

2. 新任务开新会话：用/new切断无关历史

，完成就关，别在同一个窗口里聊完代码又写文案，无关历史会疯狂占 Token。

 操作：切换任务时，输入/new清空当前会话

 好处：避免上下文污染，每次请求只带必要信息，Token 消耗直接砍半

模型选型 & 功能巧用：把钱花在刀刃上（进阶操作）

模型分级用：简单任务别用贵模型

当前ADP X ClawPro支持切换模型，且模型选择非常多，不同模型之间价格差距也很大，实际上日常简单任务对于现阶段大模型都可以完成的不错，

别用 GLM-5 做 hunyuan-T1-latest 就能搞定的事

以下仅展示ADP上部分模型token价格

降每次输入长度，降每次token单价

 提问：删废话、精指令、结构化

 对话：常压缩、开新窗、不堆历史

照着做，龙虾用得爽，钱包也能保住，再也不用看着 Token 账单心疼啦！

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