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token 與上下文窗口
大模型按 token 計費與截斷上下文。token-counter 估算 prompt 長度;context-window-checker 對比模型上限，避免請求被拒。中文往往每字約 1–2 token，英文按 bpe 切分--勿用字符數粗略等同。
prompt 結構
system 設定角色與約束;user 提任務;assistant 歷史可多輪。prompt-template 保存可復用模板;system-prompt-builder 組裝策略型 system 段。明確輸出格式（json schema）可減少解析失敗。
成本與質量
llm-pricing-calculator 估算費用;context-budget-planner 分配檢索片段與指令比例。rag 時 rag-chunk-analyzer 檢查 chunk 大小是否合適。過長 context 反而降質量--精選片段優於全文粘貼。
隱私
prompt 可能含客戶數據;towalles 計數在本地，但調用商用 api 仍會上傳內容。敏感場景用本地模型或脫敏後再請求。