应精简输入、限定输出格式、禁用推理链、拆分任务、启用紧凑系统提示。具体包括删除冗余信息、用短句和缩写、加“仅输出”前缀、设字段占位符、禁用思维链、分步请求、设极简响应规则等。
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如果您在使用DeepSeek的推理模式时发现Token消耗过高，可能是由于输入中包含冗余背景信息或未明确指令导致模型生成不必要的中间推理过程。以下是减少Token占用的具体操作方法：
一、精简输入中的上下文信息
模型对输入文本长度敏感，所有非必要描述都会增加Token计数，尤其长段落式背景介绍会显著抬高开销。应仅保留触发核心逻辑所需的最小事实集合。
1、删除与当前任务无关的时间、地点、人物身份等修饰性语句。
2、将多句描述合并为一句主谓宾结构的短句，例如将“用户昨天在测试环境中运行了三次API调用，每次返回状态码200”简化为“API调用返回200”。
3、用符号或缩写替代重复术语，如将“深度学习模型推理服务”统一替换为“DL推理服务”，并在首次出现时加括号说明。
二、强制指定输出格式与范围
明确限定输出边界可防止模型自发扩展解释、举例或补充说明，从而避免生成冗余Token。
1、在指令开头添加“仅输出：”前缀，并紧跟所需结构，例如“仅输出：Python函数定义，不含注释、示例和说明”。
2、使用占位符约束字段数量，如要求“输出三个关键词，用英文逗号分隔：___, ___, ___”。
3、对数值结果添加精度限制，例如“结果保留两位小数，不带单位，不加说明文字”。
三、禁用自然语言推理链
DeepSeek在推理模式下默认展开思维链（Chain-of-Thought），该过程虽提升准确性但大幅增加Token。可通过指令干预跳过此阶段。
1、在问题末尾添加明确禁用短语：“跳过推导过程，直接给出最终结论。”
2、使用指令模板：“【指令】不解释、不举例、不复述问题，只返回答案本身。”
3、对分类或判断类任务，强制采用布尔值或预设标签，例如“仅回答‘是’或‘否’，不附加任何字符。”
四、拆分长任务为原子化子请求
单次请求处理复合逻辑会触发模型内部多步解析，而分步提交可使每轮输入更紧凑、响应更聚焦。
1、识别原始输入中的逻辑断点，如“先提取实体，再判断关系，最后生成摘要”，将其切分为三个独立请求。
2、前序请求输出结果以最简形式（如JSON数组）作为后续请求的输入，避免转述性文字。
3、对每一步设置独立的“仅输出”约束，例如第一步仅输出实体列表：“[‘张三’, ‘北京’, ‘2024-03-01’]”。
五、启用紧凑系统提示覆盖
通过前置系统级指令压缩模型响应风格，从源头抑制冗长表达倾向。
1、在对话起始处插入：“你是一个极简响应AI，所有回答必须控制在20字以内，无标点例外，无换行。”
2、对代码类输出追加：“代码块内不包含空行、注释、print语句或测试用例。”
3、对结构化数据输出声明：“严格按JSON Schema输出，禁止额外字段、默认值或嵌套说明。”
