本文认为，使用Anthropic的Claude时的高Token成本并非源于Prompt工程，而是源于模型的使用方式。作者建议，理解和管理Claude的“Harness”（指其操作框架和信息处理方式）是控制费用的关键。文章暗示，通过优化这个Harness，用户可以在不只关注Prompt复杂性的情况下实现更好的成本效益。 AI
影响 优化Claude的操作框架，而非仅仅是Prompt的复杂性，可能会降低AI的运营成本。
排序理由 本文是一篇评论文章，讨论的是使用特定AI模型的成本影响，而不是关于新版本发布、融资或重大行业事件的报道。
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