有，而且很多時候比你想像中更有關。 同一個任務，就算模型沒換、價格表沒變，只要提示詞寫法不同，最後花掉的 token 和總成本就可能差很多。原因很簡單：提示詞本身就是 input 的一部分，還會影響模型回多長、會不會答歪、要不要重跑、固定背景能不能快取，甚至會不會把 reasoning 類模型的思考開銷一起拉高。真正會讓成本失控的，很多時候不是模型太貴，而是 prompt 寫法太鬆、太肥、太重複、太容易讓模型誤解。 很多人一開始看 AI 成本，會先把重點放在模型單價，覺得只要換便宜模型就能省錢。但實際上，提示詞怎麼寫，真的會直接影響你每次送進模型的內容量，也會改變模型回出來的內容量。更麻煩的是，如果提示詞本身不夠清楚，模型回歪了，你還得補問、重寫、重跑，最後花掉的不是一個 request，而是一連串 request。 提示詞寫法會影響成本，但不是越短就一定越省 提示詞寫法會影響 AI Token 成本，但真正省錢的關鍵，不是盲目把 prompt 寫短，而是讓 prompt 更精準、更少廢話、更少重複、更少重跑。 因為成本不是只看提示詞長短，還要一