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电报体提示词压缩 LLM 输出 token 实测
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月7日，Hacker News 前页出现一篇一手实测报道：作者用 50 篇材料、约 1300 道题做基准测试，让模型按 1866 年电报体（cablese）撰写压缩记录，以观察输出 token 是否减少。结果显示，在各自计费口径下，gemma 省 40.4%、qwen3.8-27b 省 48.9%、GLM-5.3-Flash 省 48.4%，整体输出 token 节省 25%–49%；gpt-5-mini 因无法关闭推理，成本反而贵一倍。目前该报道仅给出上述测试数据，未提及后续复现或更新。
AI 根据报道生成 · 21 天前更新
最新进展10月7日 20:04
电报体提示词实测显示多款模型输出 token 省 25%–49%，gpt-5-mini 反贵一倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- Hacker News 前页电报体实测：让 LLM 用 1866 年电报文风写记录，输出 token 省 25%–49%
作者用 50 篇材料、约 1300 道题做基准测试，让模型按 1866 年电报体（cablese）写压缩记录，在各自计费口径下 gemma 省 40.4%、qwen3.8-27b 省 48.9%、GLM-5.3-Flash 省 48.4%，gpt-5-mini 因无法关闭推理反而贵一倍。