Prompt 模板化：减少冗余 token 的实用方法

最后更新：2026-04-06 · 类型：提示词工程

在日常调用中，很多 token 消耗来自重复描述。把提示词拆成“固定骨架 + 变量槽位”， 可以在保证效果稳定的前提下减少冗余输入。

推荐模板结构

1. 任务目标：一句话说明要解决的问题。
2. 输入数据：仅注入当前需要的字段，避免无关背景。
3. 输出格式：固定成 JSON / 列表 / 分段结构，减少返工。
4. 约束条件：长度限制、语气、禁止项集中描述一次。

这种结构便于在 OpenClaw 场景中复用：同一任务只替换变量，不重复写长篇说明。

常见问题

• 模板过于复杂会增加初始 token，建议保持短小。
• 输出要求不清晰，会导致模型多次重试，反而增加总消耗。
• 固定模板也要按任务迭代，避免长期累积无效字段。