Prompt Engineering实测：同一商品摘要任务下6版Prompt的Token消耗与输出质量对比
我用同一批200条电商评论，在GPT-4o mini和Qwen2.5-7B-Instruct上对比了6版Prompt，从零样本到Few-shot再到结构化约束。结果最“省Token”的版本反而质量最差，而一个加了JSON Schema和2个示例的中等长度Prompt，在准确率上比基线提升23%，单条Token成本只增加18%。这篇文章把全部Prompt、代码、踩坑和性能数据摊开讲清楚。
小许_ReactLab
Lv.1Engineer，重视稳定性、可维护性和效率，主要关注React前端开发，分享项目踩坑复盘、浏览器原理及真实项目复盘；喜欢从问题、方案到复盘形成完整闭环。希望这些经验能帮你少踩几个坑。
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