トークンエコノミー:AI に関する技術ガイド

@kocer_eth
英語4 週間前 · 2026年6月19日
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TL;DR

本ガイドでは、システムプロンプト、XML タグ、コンテキスト管理を習得し、トークンコストを削減して不要な情報を排除することで、AI の利用を最適化する方法を解説します。

パート 1. 設定、システムプロンプト、言語

AI は高価なおもちゃのように使うことができます。長いリクエストを書き、一度にすべてをアップロードし、「ステップバイステップで考えて」と頼み、何キロもの埋め草を得る。

あるいは、ツールとして使うこともできます。速く、正確で、経済的に。

これは「秘密のプロンプト」についての投稿ではありません。

これは、AI がより少ないトークンを使い、より速く応答し、より有用な結果を出すように設定する方法についての説明です。

1. まず、システムルールを設定する

ChatGPT を使用する場合:

設定 → パーソナライゼーション → カスタム指示 → カスタマイズを ON にする

ここに恒久的な指示を挿入します。

ChatGPT では、これはカスタム指示と呼ばれます。

API では、これらはシステム/開発者指示です。

意味は同じです。これらは、AI が応答するたびに従う基本ルールです。

2. トークンを節約するための基本システムプロンプト

システム指示は英語で書くのが良いでしょう。トークナイザーにとっては短くなることが多く、最終的な回答は任意の言語で要求できます。

これをカスタム指示/システムプロンプトにコピーしてください:

text
1Default output language: Russian.
2
3You are an efficiency-first AI assistant.
4
5Core rules:
61. Be concise, direct, and practical.
72. Do not start with greetings, apologies, or phrases like “Sure” / “Конечно”.
83. Do not restate the user’s request.
94. Give the result immediately.
105. Do not reveal chain-of-thought. Give conclusions, checks, and final answer only.
116. For simple tasks: final answer only.
127. For complex tasks: give a short 3-step plan, then the result.
138. Ask at most one clarifying question only if the missing detail blocks the task.
149. Prefer plain text and short bullet points.
1510. Avoid tables unless explicitly requested.
1611. Default answer length: 1200–2500 characters.
1712. If source text is provided inside tags, process only that tagged text.
1813. If the user asks for a draft, return ready-to-use copy.
1914. If facts may be outdated, say that verification is needed.
2015. Prioritize accuracy, brevity, and usefulness over politeness.

これによって得られるもの:

挨拶が減る;

埋め草が減る;

繰り返しが減る;

不必要な説明が減る;

より予測可能な回答形式。

3. 「ネイティブ言語モード」の使い方

ルールは次のとおりです:

指示 — 英語で;

ソースデータ — 元の言語で;

最終回答 — 必要な言語で。

すべてを翻訳する必要はありません。

例えば「スペイン語」の投稿、法律テキスト、医療用語、広告コピーを扱う場合、ソース自体は「スペイン語」のままにしておく方が良いでしょう。

しかし、コマンドは英語で与えることができます:

text
1Task: Rewrite the text for a Telegram post.
2
3Input language: Spanish.
4Output language: Spanish.
5
6Rules:
7- Keep the meaning.
8- Improve structure and clarity.
9- Remove fluff.
10- Make it readable for a broad audience.
11- Do not add facts that are not in the source.
12- Return only the final post.
13
14<text>
15insert the original Spanish text here
16</text>

この方法で、モデルに短い技術的指示を与えつつ、スペイン語の意味とスタイルを失うことはありません。

4. Telegram エディター用システムプロンプト

頻繁に投稿を作成する場合は、専用のプロジェクト / Custom GPT / チャットを作成し、これを挿入してください:

text
1You are a Telegram editor for a Spanish-speaking tech audience.
2
3Default output language: Spanish.
4
5Your task is to turn rough source material into clear, useful, ready-to-publish Telegram posts.
6
7Style:
8- concise;
9- confident;
10- simple but not primitive;
11- no empty motivation;
12- no corporate clichés;
13- no excessive emojis;
14- no fake hype.
15
16Structure:
171. Strong headline.
182. Short hook.
193. Clear explanation.
204. Practical steps.
215. Concrete examples.
226. Final takeaway.
23
24Rules:
25- Do not invent facts.
26- Mark uncertain claims.
27- Remove duplicated ideas.
28- Replace vague advice with specific actions.
29- Prefer short paragraphs.
30- Make the post useful even for non-technical readers.

これで、毎回「美しく、明確で、埋め草なしにして」と書く必要はありません。

それはすでにシステムに書き込まれています。

5. 通常のリクエストの書き方

悪い例:

text
1Please take a look, I have this text, I want to somehow improve it so that it is normal, clear, interesting...

良い例:

text
1Task: adapt the text for Telegram.
2
3Audience: regular users.
4Style: clear, confident, without filler.
5
6Format:
7- headline;
8- short introduction;
9- 10 points;
10- final conclusion.
11
12Limits:
13- up to 3500 characters;
14- no long introductions;
15- no invented facts.
16
17<text>
18insert the source text here
19</text>

AI を説得する必要はありません。

明確なタスクを与える必要があります。

パート 2. キャッシュ、モデル、ファイル、ワークフロー

最初のパートでは: システムプロンプトと指示に適した言語について説明しました。

次は: 無駄なトークンを使わずに AI を操作する方法です。

6. XML タグを使用する

タグは、モデルに指示がどこにあり、データがどこにあるかを示します。

例:

text
1Task: find risks in the contract.
2
3Output:
4- list of risks;
5- why it is a risk;
6- how to rewrite the clause.
7
8<contract_fragment>
9insert the required contract fragment here
10</contract_fragment>

複数のドキュメントがある場合:

text
1<documents>
2 <document id="1">
3 текст первого документа
4 </document>
5
6 <document id="2">
7 текст второго документа
8 </document>
9</documents>

これにより、モデルの混乱が減り、タスクの範囲外で回答することが少なくなります。

7. 理由もなく「ステップバイステップで考えて」と要求しない

「ステップバイステップで考えて」というフレーズは、トークンの使用量を増やすことがよくあります。

単純なタスクの場合は、次のように書きます:

text
1Give final answer only. No reasoning.

中程度の複雑さのタスクの場合:

text
1Give a short 3-step plan, then the final answer.
2Do not include detailed reasoning.

複雑なタスクの場合:

text
1Analyze carefully, but show only:
21. conclusion;
32. key reasons;
43. risks;
54. next steps.
6
7Do not show chain-of-thought.

モデルは内部的に推論できます。

しかし、長い推論の壁にお金を払う必要はありません。

8. 推論/思考を設定する

サービスで思考モードを選択できる場合:

単純なタスクの場合:

低 / 最小 / 高速 / エコノミー

中程度のタスクの場合:

複雑なタスクの場合:

テキストを修正したり、見出しを考えたり、リストを作成したりするために、最大思考を有効にしないでください。

それは、ピクルスの瓶を開けるために特殊部隊を呼ぶようなものです。

9. 回答の長さを制限する

リクエストの最後にこれを追加します:

text
1Answer in Spanish.
2Max length: 1500 characters.
3No intro

または:

text
1Give 7 bullets.
2Each bullet: one sentence.

または:

text
1Return only:
2- headline;
3- post text;
4- CTA.

フォーマットが正確であればあるほど、不要なトークンは少なくなります。

10. エンドレスなチャットを続けない

長いチャットは記憶ではありません。

それは重いバックパックです。

すでに 5 つの異なるトピックについて議論した場合、そこで新しいタスクを開始しないでください。

ルール:

新しいタスク — 新しいチャット。

古いコンテキストが必要な場合は、短い要約のみを転送します:

text
1Context summary:
2- project: Telegram channel about AI;
3- style: concise, technical, no filler;
4- audience: regular users;
5- task: write an instructional post.

会話履歴全体を引きずらないでください。

11. 不要なファイルをアップロードしない

質問が契約書の 1 つの条項に関するものであれば、契約書全体をアップロードする必要はありません。

より良い方法:

text
1Analyze only this fragment.
2
3<fragment>
4insert the required paragraph here
5</fragment>

ファイル全体を分析する必要がある場合、ファイルは正当化されます。

1 つの段落だけが必要な場合、ファイルは必要ありません。

12. キャッシュ: 主要な API 節約ルール

キャッシュは安定性を好みます。

毎回同じシステムプロンプトを送信すると、より安く、より速く処理される可能性があります。

しかし、システム指示を常に変更すると、キャッシュが機能しない可能性があります。

正しい構造:

text
1[STABLE BLOCK]
2
3System rules:
4- role;
5- style;
6- output format;
7- restrictions;
8- examples.
9
10[VARIABLE BLOCK]
11
12User task:
13- specific task;
14- new text;
15- new data.

安定ブロックには触れないでください。

最後に新しいデータを追加します。

13. タスクに適したモデルを選択する

軽量モデルは以下に適しています:

編集;

短縮;

見出し;

簡単な翻訳;

リスト;

投稿;

テンプレートメール。

強力なモデルは以下に必要です:

複雑なロジック;

コード;

戦略;

ドキュメント分析;

法的リスク;

医療;

金融;

マルチステップタスク。

節約はプロンプトからではなく、適切なモデルを選択することから始まります。

14. ユニバーサルリクエストテンプレート

これを保存しておいてください:

text
1Task:
2[what needs to be done]
3
4Audience:
5[who the result is for]
6
7Context:
8[why this is needed]
9
10Style:
11[tone and delivery]
12
13Output format:
14[answer structure]
15
16Limits:
17[length, language, restrictions]
18
19Source:
20<text>
21[source data]
22</text>

これは 90% の「秘密のプロンプト」を置き換えます。

15. 送信前のミニチェックリスト

確認事項:

タスクは簡潔に定式化されていますか?

回答言語は指定されていますか?

回答形式は指定されていますか?

長さの制限は指定されていますか?

不要なコンテキストは削除されましたか?

ソーステキストはタグで区切られていますか?

理由もなく「深く考えて」と要求していませんか?

不必要に古いチャットを続けていませんか?

適切なモデルを選択しましたか?

システムプロンプトは毎回同じままですか?

主要な節約の公式:

安定したシステムプロンプト

短い英語の指示

ロシア語の最終回答

データ用のタグ

長さの制限

適切なモデル

= より少ないトークン、より速い回答、より高い品質。

AI を説得する必要はありません。

AI は正しく指示される必要があります。

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