LLM Prompts y Context: Presupuestos de Token y Plantillas

Estima tokens, comprueba los límites de contexto, diseña plantillas de sistema / usuario y presupuestos de RAG, teniendo en cuenta la privacidad de la API.

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Tokens y Contexto Windows

LLMs factura y truncar por tokens. token-counter estima el tamaño de la señal; context-window - checker compara los límites del modelo. El chino a menudo usa ~ 1 - 2 tokens por carácter; el inglés usa BPE-no igualar el conteo de char a tokens.

Estructura rápida

El sistema establece roles y restricciones; el usuario establece la tarea; el historial del asistente abarca turnos. prompt-template almacena patrones reutilizables; system-prompt-builder ensambla bloques de sistema pesados en políticas. Especifique el formato de salida (esquema JSON) para reducir los fallos de análisis.

Costo y calidad

llm-pricing-calculator estima el gasto; context-budget - planner divide la recuperación frente a instrucciones. rag-chunk - analyzer comprueba los tamaños de los fragmentos para RAG. Contexto muy largo puede dañar fragmentos de calidad curados sobre el descarte de documentos completos.

Privacidad

Las solicitudes pueden incluir datos de clientes. Las toallas cuentan localmente, pero las llamadas de API comerciales aún cargan contenido. Utilice modelos locales o redacte antes de enviar texto confidencial.

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