Tokens e Windows de Contexto

LLMs conta e trunca por tokens. O token-counter estima o tamanho do prompt; o context-window - checker compara os limites do modelo. O chinês geralmente usa ~ 1 - 2 tokens por caractere; o inglês usa BPE - não igualar a contagem de char a tokens.

Estrutura de Pronto

O sistema define o papel e as restrições; o usuário declara a tarefa; o histórico do assistente abrange as turnas. O prompt-template armazena padrões reutilizáveis; o system-prompt - builder monta blocos de sistema pesados em políticas. Especifique o formato de saída (esquema JSON) para reduzir falhas de análise.

Custo e Qualidade

llm-pricing-calculator estima gastos; context-budget - planner divide recuperação versus instruções. O rag-chunk - analyzer verifica os tamanhos de pedaços para RAG. Contexto muito longo pode prejudicar snippets de qualidade sobre o dumping de documentos completos.

Privacidade

As solicitações podem incluir dados do cliente. As toalhas contam localmente, mas as chamadas de API comerciais ainda carregam conteúdo. Use modelos locais ou redigir antes de enviar texto confidencial.