Что такое токен в нейросети: понимание расхода экономит до 40% бюджета на ИИ

Writer, разработчик ИИ-инструментов и ИИ-агентов (программ, которые сами выполняют цепочку действий) для маркетологов, выпустила модель Palmyra X6. Модель построена на базе открытой модели GLM-5.2 от Z.ai и, по заявлению компании, способна выполнять задачи дешевле за счёт меньшего числа токенов. Но главный вывод не в самой модели, а в исследовании инженеров Writer: изменения в так называемой «обвязке» (harness, инфраструктура, которая управляет тем, как запросы отправляются модели и как обрабатываются ответы) снижали затраты в среднем на 40% независимо от выбранной модели.

«Предприятиям смертельно надоело гнаться за очередным бенчмарком. Им нужны снижающиеся расходы, а похоже, никто не может этого обеспечить.» : Мэй Хабиб, CEO Writer, в интервью TechCrunch

Это значит: даже если вы работаете с YandexGPT, GigaChat или любой другой моделью через API, правильная настройка того, как вы формируете запросы и обрабатываете ответы, экономит больше денег, чем смена модели.

Что такое токен в нейросети и почему он стоит денег?

Токен (token) это минимальный кусочек текста, который нейросеть обрабатывает за один шаг. Это не слово и не буква. Русское слово «экономия» может занять 2-3 токена, английское «the» обычно один. Каждый токен на входе (ваш промпт) и на выходе (ответ модели) стоит денег при работе через API (программный интерфейс, через который приложения общаются с нейросетью).

Чем длиннее ваш промпт и чем объёмнее ответ, тем больше токенов сжигается. В многошаговых задачах, когда ИИ-агент делает пять-десять последовательных запросов, расходы растут кратно.

Что понадобится

• Доступ к любой нейросети через API или интерфейс с отображением токенов (ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat)
• Токенизатор для подсчёта: встроенный счётчик в интерфейсе или бесплатный онлайн-инструмент (например, Tokenizer от OpenAI для моделей GPT)
• 30-40 минут на первый проход по вашим типовым промптам
• Таблица или заметка, куда записывать расход до и после оптимизации

Как сократить расход токенов: пошаговая инструкция

1. Измерьте текущий расход. Возьмите три-пять промптов, которые вы используете чаще всего. Прогоните каждый через токенизатор и запишите число токенов на входе и на выходе. Без замера нечего оптимизировать.

2. Уберите из промпта всё, что модель и так знает. Вводные вроде «Ты умный помощник, который хорошо разбирается в маркетинге» сжигают токены впустую. Системный промпт (system prompt, постоянная инструкция, которая задаёт роль модели) должен быть коротким и конкретным.

Плохо (38 токенов системного промпта):
«Ты профессиональный копирайтер с 10-летним опытом,
который пишет увлекательные тексты для социальных сетей
и понимает маркетинг на глубоком уровне.»

Лучше (14 токенов):
«Копирайтер. Пиши для соцсетей. Тон: разговорный, без штампов.»

1. Ограничьте длину ответа явно. Добавьте в промпт указание на объём: «Ответ до 150 слов» или «Дай три пункта без вступления». Без ограничения модель генерирует развёрнутый ответ и тратит выходные токены.

2. Сократите контекст, который передаёте. Если вы вставляете в промпт длинный текст для анализа, уберите из него шапки, подвалы, служебную информацию. Каждый лишний абзац это десятки токенов.

3. Кэшируйте повторяющиеся запросы. Если один и тот же промпт уходит к модели десять раз в день с одинаковым результатом, сохраняйте ответ локально. Это не про модель, а про вашу инфраструктуру, и именно этот подход, по данным исследования Writer, даёт основную экономию.

4. Используйте подходящую по размеру модель. Для простой задачи (классификация письма, короткий ответ) не нужна самая мощная модель. Лёгкие версии (GPT-4o mini, Claude Haiku, YandexGPT Lite) обрабатывают токены дешевле, иногда в 10-20 раз.

5. Замерьте расход после изменений. Прогоните те же три-пять промптов, сравните числа. Если экономия меньше 20%, вернитесь к шагу 2 и режьте жёстче.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена: пройдитесь по трём самым частым промптам (заголовки, лид, рерайт), измерьте токены и примените шаги 2-3. Результат увидите в первый же день.

Маркетологу и руководителю проекта: если ваша команда использует ИИ-агентов для многошаговых задач (цепочки писем, анализ конкурентов, отчёты), шаг 5 про кэширование и шаг 6 про выбор модели под задачу дают основную экономию. По оценке Writer, на сложных задачах экономия доходит до 50%.

Предпринимателю в РФ и СНГ: модель Palmyra X6 и платформа Writer ориентированы на западный рынок. Но принцип оптимизации обвязки работает и с YandexGPT, и с GigaChat, и с любой моделью, подключённой через API. Начните с аудита: сколько токенов сжигает ваш текущий процесс и где утечка.

Понимание того, что такое токен в нейросети, переводит работу с ИИ из режима «плачу сколько скажут» в режим «контролирую каждый рубль». Начните с замера, трёх промптов и таблицы, это займёт полчаса и покажет, где именно утекает ваш бюджет.