DeepSeek-V4
Kimi-K3
豆包
AI 编程榜：AI 编程实战任务
在用AI执行任务的过程中，我们经常会遇到一个问题：有没有一种方法，我们既可以让模型表现得足够好，又能减少token的消耗量？我向大家分享一个经常用的小技巧，它可以让你减少至少30%的token消耗！我在做复杂任务时，通常会用一些参数较大的模型去做任务的统筹、拆分，到具体任务执行的时，我会用一些参数较小的模型去做。这就是我诸多技巧中的常用的一个。值得注意的是，这里的模型参数大小，我们可以粗浅地理解为token消耗倍率的多少。举个例子，遇到一个复杂编程问题时,我们可以使用K3去进行问题的拆解，在具体做子任务的时候，我们可以通过DeepSeekV4或者 Doubao 去执行。这样不仅可以减少token的消耗，也可以让模型很好地理解我们的意图，去准确地执行操作。同时也欢迎各位大佬在评论区里进行反馈，交换想法😁
发布于 山西
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