Claude 长上下文时压 system prompt 的 7 个土方

测得环境：Claude 3.5 Sonnet (claude-3-5-sonnet-20241022) · 工具调用 · 长 system prompt 28K 字符 / 7.2K token

为什么 system prompt 是 token 黑洞

一个 agent 的 system prompt 经常是这样的：

# 你是 X
你的核心职责是…
## 行为准则
1. …
2. …
## 工具说明
tool_a: …（500 字）
tool_b: …（500 字）
## 输出格式
…
## 例子
示例 1: …（800 字）
示例 2: …（800 字）
## 限制
…

写完一算，6-8K token。每个请求都要付一遍这个钱。

我之前给一个爬虫 agent 跑 production，system prompt 7.1K token，每天 50K 请求，每天光 system prompt 就烧 $90——$3000/月。

下面是把它压到 3.2K 的过程。

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偏方 1：前 200 token 放「最稳定的规则」

Anthropic 文档没明说，但实测：Claude 3.5 Sonnet 对 system prompt 前 200 token 的指令遵循度显著高于后段。这个跟人类阅读注意力分布很像。

做法：把

- 核心人格（"你是一个安静、严谨的工程师"）
- 绝对不能违反的硬规则（"绝不输出明文 token"）
- 最重要的输出格式（"先结论后细节"）

全部塞到前 200 token。

实测：

位置	指令遵循度（人工评分 0-100）
前 200 token	92
200-2000	78
2000+	61

收益：关键规则靠前放，等于减少「忘记」的概率——同时可以删掉末尾重复的「再次强调：…」(我见过不少 prompt 末尾有重复规则)。

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偏方 2：JSON 化取代自然语言段落

# 改前
你是 X。你应当：
- 在用户问"今天天气怎么样"时调用 weather 工具
- 在用户问"设置闹钟"时调用 alarm 工具
- 在用户问"翻译"时直接回答

# 改后
{"name": "X", "rules": [
  ["intent_weather", "tool: weather"],
  ["intent_alarm", "tool: alarm"],
  ["intent_translate", "answer"]
]}

实测：原文 67 token，JSON 化 35 token。节省 48%。

Claude 3.5 Sonnet 对 JSON 指令的解析准确率比自然语言段落高 12%（我自己 200 次抽测），因为它本来就是按结构训练。

反例：太复杂的逻辑别硬塞 JSON，可读性会崩。建议是「简单枚举类」用 JSON，复杂叙述用 markdown。

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偏方 3：<example> 块代替完整 few-shot

Few-shot 是好，但占 token 大。

改前（完整对话版）：

# 示例 1
用户: 把这段翻译成法语：Hello
助手: （调用 translate 工具，参数 text="Hello", target="fr"）
工具: Bonjour
助手: 已翻译：Bonjour

# 示例 2
用户: 把这段翻译成日语：Hello
助手: （调用 translate 工具，参数 text="Hello", target="ja"）
工具: こんにちは
助手: 已翻译：こんにちは

改后（示例块版）：

<example>
  "translate Hello to fr" → tool: translate(text="Hello", target="fr") → "Bonjour"
  "translate Hello to ja" → tool: translate(text="Hello", target="ja") → "こんにちは"
</example>

实测：原文 312 token，压缩后 78 token。节省 75%。

Claude 对 <example> 这种「伪结构化」的解析是稳定的。我试过 [[...]]、>>>、# Example 三种，<example> 最稳，可能跟 HTML 训练语料多有关。

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偏方 4：内置工具签名，不靠 function calling

function calling 看着优雅，但每次都把工具签名 + 描述算进 input token。一个 12 工具的 agent，光工具描述就 800-1200 token。

做法：把工具定义写进 system prompt 的 <tools> 段，让 Claude 直接吐 XML 调用。

<tools>
  <tool name="search">
    <param name="q" type="string" required="1" desc="搜索关键词"/>
    <param name="limit" type="int" default="10"/>
    <returns>JSON 数组，每项 {title, url, snippet}</returns>
  </tool>
  <tool name="read">
    <param name="url" type="string" required="1"/>
    <returns>页面纯文本</returns>
  </tool>
</tools>

调用时 Claude 直接吐：

<call tool="search"><q>Claude prompt cache</q><limit>5</limit></call>

你代码里正则提取 <tool_call>...</tool_call> 走执行。

实测：

方式	工具定义 token / 请求
OpenAI-style function calling	980
XML 内置（上面）	340

节省 65%。代价是后端多写个 XML 解析器（约 60 行 Python）。

我那个爬虫 agent 用这个改造后，工具 token 砍 $14/天。

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偏方 5：session 启动一次性摘要

长任务 agent（30+ 轮对话）累积的对话历史动辄 50-100K token。

做法：每 N 轮（比如 8 轮）让 Claude 把自己前 8 轮对话总结成 200 token 的「记忆块」，然后把总结替换进 system prompt，原对话历史丢掉。

# 伪代码
if turn_count % 8 == 0 and turn_count > 0:
  memory_block = ask_claude(
    "用 200 token 总结以下对话的关键事实和决策：\n" + last_8_turns
  )
  system_prompt = (
    BASE_PROMPT
    + f"\n\n<memory>\n{memory_block}\n</memory>"
  )
  # 后续请求不再带原对话历史

实测：

策略	30 轮任务 input token	输出质量
全部带历史	187k	9.1/10
每 8 轮摘要	31k	8.7/10

节省 83% input token，输出质量只掉 4%。

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偏方 6：渐进式披露（按需追加规则）

不是所有规则都要在第一条 system prompt 里说。把罕见的规则按需追加。

# 基础 prompt（3K token）
BASE = "..."

# 按需追加的模块
MODULES = {
  "code_gen": "代码生成规则：(1) ... (2) ...",
  "image_understand": "图像理解规则：...",
  "long_form": "长文输出规则：..."
}

def build_prompt(turn):
  p = BASE
  if "code" in turn.user_text.lower():
    p += "\n" + MODULES["code_gen"]
  if "图片" in turn.user_text or "<image>" in turn.user_text:
    p += "\n" + MODULES["image_understand"]
  return p

实测：在「7 任务共用 1 个 agent」的场景下，把所有规则压到一个 prompt 是 7.2K token；按需追加是平均 3.8K token。节省 47%。

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偏方 7：关键词触发器

偏方 6 的进化版：触发更细。

<rules>
  trigger: ["refactor", "重构", "rewrite"]
  → inject module: code_style_strict.md

  trigger: ["urgent", "asap", "加急"]
  → inject module: short_response_mode.md
      (内容：禁止套话，2 段内出结论)

  trigger: ["客户", "user-facing", "给客户看"]
  → inject module: formal_tone.md
</rules>

工程上一般配合关键词编译——把规则文件预 hash，相同组合不重复加。

实测：在客服 agent 上用了 3 个月，prompt 注入稳定，平均 token 3.4K，对比硬塞 7K 的版本，节省 51%。

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总结

偏方	节省 input token	难度	副作用
1. 关键规则前置	0%（但提升质量）	低	无
2. JSON 化	30-50%	低	复杂逻辑别用
3. <example> 块	50-75%	低	需验证解析稳定
4. XML 内置工具	60-70%（工具段）	中	多写解析器
5. session 摘要	70-85%	中	长任务会丢细节
6. 渐进披露	40-60%	中	触发逻辑要测
7. 关键词触发	40-60%	高	维护成本

组合使用：我那个爬虫 agent 同时用了 1 + 2 + 4 + 5，最终 input token 从 7.1K 砍到 2.3K。账单 $3000/月 → $970/月。

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验证脚本

下面这段 Python 可以快速 benchmark 你自己的 system prompt：

import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

PROMPT = """<your system prompt here>"""

scenarios = [
    ("简短", "你好"),
    ("中等", "请帮我写一封 email，告诉我同事 Q3 报告延期了"),
    ("长", "请用 500 字解释 transformer 的 self-attention 机制"),
    ("工具调用", "查一下上海今天的天气"),
]

for label, msg in scenarios:
    r = client.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=300,
        system=PROMPT,
        messages=[{"role": "user", "content": msg}]
    )
    print(f"[{label}] in={r.usage.input_tokens} out={r.usage.output_tokens}")

跑一遍就知道你 prompt 的真实占用。

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下一篇写 prompt cache——同样一段 system prompt，加几行配置就能砍 60% 账单。Anthropic 这个特性藏得有点深。

— 怪招本 #002 · 2026-06-21