为了控制基于 LLM 的内容审核成本，开发者应在选择模型前先估算提示（prompt）的 token 数。这种方法优先考虑提示效率而非原始模型能力，因为冗长的策略说明会显著增加成本。准确计算 token 数，尤其对于非英语文本或 URL、表情符号等复杂数据，对于避免因无法解析的输出导致重试而产生的意外费用至关重要。对于图像审核，成本根据图像尺寸以不同方式计算，缩小尺寸可能是一种可行的节约成本的措施。 AI
影响 优化 LLM 提示设计和 token 使用量可以显著降低 AI 内容审核服务的运营成本。
排序理由 该条目讨论了在产品背景下使用 LLM 的技术实现细节，侧重于成本优化，而非新发布或研究。
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