「幫我找出昨天的會議紀錄並整理重點」這樣一個指令會使用多少Token? 我們用實際 LLM（例如 OpenAI 的 GPT 類模型）常見的 token 計算方式拆解。 —

👉「幫我找出昨天的會議紀錄並整理重點」

中文：約 15～30 tokens
英文等效句：約 10～20 tokens

👉 但！實際成本通常遠高於這句話本身（因為還有 system prompt + context）

🔍 Step-by-step 拆解

1️⃣ 原始句子 token 拆解（中文）

句子：

幫我找出昨天的會議紀錄並整理重點

LLM 不是「一字一 token」，而是用 subword（像 BPE）

大致會切成：

片段	token
幫我	1–2
找出	1
昨天	1
的	1
會議	1
紀錄	1
並	1
整理	1
重點	1

👉 粗估：10～15 tokens

2️⃣ 為什麼實際會變 100+ tokens？

因為 OpenClaw / Agent 不會只送這句話 👇

3️⃣ 完整 Prompt 組成（重點）

實際送進模型的內容大概是：

🧩 (A) System Prompt（超大）

例如：

你是一個 AI assistant
你可以使用以下工具：
- file_search
- summarize
- email_send
請用 JSON 回傳

👉 通常：

100～1000 tokens

🧩 (B) Tool 定義（更大）

例如：

{
  "name": "search_file",
  "description": "...",
  "parameters": {...}
}

👉 很常：

200～1500 tokens

🧩 (C) 使用者指令（你的那句話）

👉 10～30 tokens

🧩 (D) Memory / Context（如果有）

例如：

最近對話
檔案內容摘要

👉 0～幾千 tokens（最大變數）

⚖️ 總 token 粗估

部分	tokens
使用者一句話	10–30
system prompt	100–1000
tools	200–1500
context	0–3000+

👉 實務總量

👉 一次呼叫常見是：

300 ～ 3000 tokens

（你的那句話只佔 <5%）

🔥 關鍵 insight（很多人不知道）

👉 你寫的 prompt 幾乎不是成本大頭

真正吃 token 的是：

tool schema
system prompt
memory

🧪 如果用 OpenClaw 會更高

因為像 OpenClaw 這類 Agent：

會多輪推理（chain-of-thought / planning）
會多次呼叫模型

👉 例如：

理解任務（+500 tokens）
決定找哪個檔案（+500）
摘要（+1000）
再整理（+500）

👉 最終可能： 2000～10000 tokens / 一個任務

🧾 一句話總結

👉 你的句子：~20 tokens 👉 實際成本：幾百到幾千 tokens（因為 Agent 架構）

只要說你現在怎麼用，我可以幫你直接優化 👍

AI 指令的 Token 計算