在云环境中部署大型语言模型（LLM）的过程中，除了关注模型本身的准确率、延迟和集成之外，一个常常被忽视却影响巨大的问题逐渐浮出水面——Token膨胀。本文将深入探讨Token膨胀的成因、影响，以及如何通过一系列策略有效控制，构建快速、经济且可预测的LLM应用。
什么是 Token 膨胀？
大型语言模型以 Token 为单位进行处理，而非传统的字符或单词。一个简单的句子，根据不同的 Tokenizer，可能会被拆分成十几个 Token。Token膨胀指的是LLM在生成回复时，输出了远超必要信息的Token，例如生成冗长的总结、详尽的日志或者结构复杂的JSON。想象一下，你让LLM总结一份报告，结果它输出了长篇大论，其中包含了大量重复或不相关的信息，这些多余的 Token 便是 Token膨胀的体现。
举个例子，假设你的LLM应用需要返回一个简单的 pipeline 状态，理想的JSON格式应该是：
{"pipeline_status":"successful"}
然而，未经优化的LLM可能返回：
{
"status": "success",
"message": "Here is the information you requested regarding the status update for the deployment pipeline.",
"data": {
"pipeline": {
"status": "successful",
"steps": [
{"name": "build", "status": "completed"},
{"name": "test", "status": "completed"},
{"name": "deploy", "status": "completed"}
]
}
}
}
仅仅为了获取 pipeline_status，却产生了远超所需的 Token，造成了不必要的资源浪费。
Token 膨胀的影响
在云环境中，无论是 Vertex AI、OpenAI 还是 Anthropic 等云服务商提供的LLM API，都是按照 API 成本 收费的，包括输入和输出的 Token。 Token膨胀直接影响以下几个关键方面：
- API 成本上升： 更多 Token 意味着更高的使用费用，尤其是在大规模应用中， Token膨胀会显著增加云账单。
- 响应延迟增加： 生成更多 Token 需要更长的处理时间，导致响应速度变慢，影响用户体验。
- 客户端解析逻辑复杂化： 冗长的回复需要更复杂的客户端解析逻辑，增加开发和维护成本。
- 日志存储成本增加： 存储包含大量冗余信息的日志会增加存储成本。
- 监控吞吐量下降： 处理大量冗余 Token 会降低系统的整体吞吐量。
一个小小的 Token膨胀在单个请求中可能微不足道，但随着用户数量的增长和持续对话的进行，累积效应会非常显著。例如，一个每天处理 100 万个请求的LLM应用，如果每个请求因为 Token膨胀而多消耗 100 个 Token，那么每天就会额外消耗 1 亿个 Token，这将直接反映在云服务账单上。
Token 膨胀的治理策略
针对 Token膨胀，可以采取多种策略进行有效治理，从源头控制 Token 的生成，并对输出进行精简和优化。
1. Prompt 压缩：精准指令，控制输出
Prompt 是LLM理解用户意图的关键，也是控制输出格式和内容的重要手段。Prompt 压缩 的核心在于使用简洁、明确的指令，引导LLM生成更精简的回复。
很多时候，团队在部署LLM时，并没有对Prompt进行精细设计，导致LLM生成冗长、啰嗦的回复。通过明确指定LLM的输出格式，可以显著减少 Token 使用量。
例如，如果只需要一个包含状态的JSON对象，可以这样设计Prompt：
- “请返回一个单行JSON对象，其中包含状态信息，状态为字符串类型。”
- 更直接的指令：“请只回复：{“status”:”success”}”
更进一步，可以使用系统提示（System Prompt）来定义LLM的角色和输出规范：
[
{"role": "system", "content": "你是一个后端服务，负责返回简洁的JSON数据。"},
{"role": "user", "content": "pipeline的状态是什么？"}
]
实践证明，通过 Prompt 压缩，可以将 Token 使用量降低 60%-80%。这不仅仅是节省 Token，更是提高响应速度和简化客户端解析的关键。
2. Token 计数器：预估 Token，防患未然
在调用LLM API之前，使用 Token 计数器 预估输入 Prompt 的 Token 数量，可以有效避免因 Prompt 过长而导致的 Token膨胀。
目前，各大LLM平台都提供了相应的 Token 计数库，例如：
- OpenAI 的
tiktoken - Vertex AI 的
TextTokenizer - Hugging Face 的
tokenizer API
以下是使用 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 进行 Token 计数的 Python 示例：
from transformers import GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
text = "总结最近100行的日志。"
tokens = tokenizer.encode(text)
print(f"Token count: {len(tokens)}")
通过在应用中加入类似的预检机制，可以在 Prompt 送入LLM之前，及时发现潜在的 Token膨胀风险，并进行调整。
3. 响应截断：设定上限，控制长度
即使Prompt经过优化，LLM的回复仍然可能超出预期长度。在应用层实现 响应截断 机制，可以确保回复长度在可控范围内。
例如，如果应用只需要一个 200 Token 以内的摘要，可以在收到LLM的回复后，进行截断处理：
response = model.generate(input_prompt)
tokens = tokenizer.encode(response)
if len(tokens) > 200:
trimmed = tokenizer.decode(tokens[:200])
else:
trimmed = response
响应截断虽然简单粗暴，但可以有效防止因 Token膨胀导致的性能下降和成本超支。需要注意的是，截断可能会导致信息丢失，需要在可接受的范围内进行权衡。
4. 缓存与去重：避免重复，节省资源
在许多应用场景中，用户可能会重复提交相同的 Prompt，例如在聊天应用中，用户可能会多次询问相同的问题。对于这些重复的请求，可以采用 缓存与去重 策略，避免重复调用LLM API，从而节省 Token 消耗。
可以通过哈希算法生成 Prompt 的唯一键，然后将结果缓存到 Redis 或 GCS 等缓存系统中：
import hashlib
def cache_key(prompt):
return hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
# 结合 Redis 或 GCS 实现缓存逻辑
缓存不仅可以降低 Token 成本，还可以显著提高响应速度，改善用户体验。
5. 流式处理：按需获取，及时停止
许多LLM API支持 流式处理，允许客户端在LLM生成完整回复之前，逐步接收 Token。然而，如果不对流式数据进行控制，很容易造成 Token膨胀。
正确的做法是，在接收到所需信息后，立即停止流式传输。例如，只需要回复中的状态信息，可以在检测到状态信息后，立即停止接收：
for chunk in model.stream(prompt):
if "status" in chunk:
break
流式处理结合及时停止策略，可以在保证用户体验的同时，有效控制 Token 使用量。
6. 后处理与解析：精简输出，去除冗余
即使经过 Prompt 压缩、响应截断等处理，LLM的回复仍然可能包含不必要的 Token。通过 后处理与解析 机制，可以进一步精简输出，去除冗余信息。
例如，如果只需要JSON回复中的 status 字段，可以使用以下代码进行解析：
import json
response = llm_response.strip()
try:
parsed = json.loads(response)
return {"status": parsed.get("status")}
except:
return {"status": "unknown"}
后处理与解析可以有效去除 Token 填充、冗长的解释性文字等不必要的信息，确保输出的简洁性和准确性。
案例分析
某电商平台使用LLM进行商品描述生成，初期由于Prompt设计不合理，生成的描述信息冗长、重复，导致 Token 成本居高不下。经过分析，团队采用了以下优化措施：
- 优化Prompt： 使用更简洁、明确的指令，例如“请用不超过 100 字的语言描述该商品的特点和优势”。
- 实施响应截断： 将商品描述的长度限制在 120 Token 以内。
- 后处理与解析： 去除描述信息中的重复语句和无关信息。
通过上述优化， Token 使用量降低了 40%，商品描述生成成本显著降低，同时，更精简的描述信息也提高了用户体验。
总结与展望
Token 膨胀 是一个容易被忽视，但对LLM应用成本和性能影响巨大的问题。通过 Prompt 压缩、Token 计数器、响应截断、缓存与去重、流式处理控制以及后处理与解析等多种策略，可以有效控制 Token 使用量，构建快速、经济且可预测的LLM应用。
在云环境中部署LLM，不仅要关注模型的准确率，更要像管理 CPU 周期一样，精细化管理 Token，持续优化，才能充分发挥LLM的价值，避免不必要的成本支出。未来，随着LLM技术的不断发展， Token 膨胀的治理策略也将不断完善，例如，通过模型微调，可以训练出更擅长生成精简回复的LLM，进一步降低 Token 成本。