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English(EN) A third of the tokens in the code you send an LLM are comments. Indentation is 2.5%.

大型语言模型代码上下文：注释和文档字符串才是真正的 token 成本，而不是空白字符

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

对 CPython 3.13 标准库的分析显示，注释和文档字符串约占 token 的 34.8%，是发送给大型语言模型的代码中最主要的部分。相比之下，空白字符（如缩进和空行）所占比例要小得多，缩进减少后仅节省 2.5%。这表明，为减少大型语言模型上下文窗口的 token 数量所做的努力，应优先去除代码中的文本内容而非空白字符，因为后者节省的成本很小。 AI

影响 专注于减少代码中的文本内容可以显著降低 AI 编码助手在大型语言模型上的 token 成本。

排序理由 对用于大型语言模型的代码 token 化进行分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型代码上下文：注释和文档字符串才是真正的 token 成本，而不是空白字符

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对用于大型语言模型的代码 token 化进行分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Andrey Altrouter ·

    你发送给大型语言模型的代码中，有三分之一是注释。缩进占2.5%。

    <p>Sooner or later every coding-assistant project hits the same idea: the files we paste into the prompt are big, let's minify them. Collapse the indentation, delete blank lines, squeeze the whitespace like a JavaScript bundler does. It feels like the obvious win, because code lo…

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