prompt-optimizer
Minimize LLM token complexity to save API costs and model computations.
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Overview
PromptOptimizer 是一个专门用于减少 LLM token 复杂度的优化工具，通过智能压缩提示词来显著降低 API 成本和计算复杂度。该工具提供多种即插即用的优化器，无需访问模型权重、logits 或解码算法即可工作，适用于几乎所有 NLU 系统。工具支持保护标签功能，可标记重要的提示部分避免被删除或修改，还能将不同优化器串联使用以实现最佳效果。PromptOptimizer 与 Langchain 和 OpenAI JSON 对象完全兼容，提供详细的优化指标包括 token 减少数量和语义相似性分析。对于大型企业而言，仅 10% 的 token 减少就能在百万美元的 API 支出中节省 10 万美元。该工具还能帮助上下文长度有限的模型处理超出限制的大型文档，通过线性降低 API 成本和二次降低 transformer 模型计算复杂度来提升整体效率。
Deep Analysis
Key Differentiator
Plug-and-play prompt optimizers that reduce token count without accessing model weights, directly cutting API costs
⚡ Capabilities
- • prompt-compression
- • token-optimization
- • sequential-optimization
- • semantic-similarity-scoring
- • protected-tags
🔗 Integrations
openailangchain
✓ Best For
- ✓ reducing-api-costs
- ✓ optimizing-token-usage-at-scale
- ✓ prompt-compression-research
✗ Not Ideal For
- ✗ production-critical-prompts
- ✗ non-text-modalities
- ✗ real-time-applications
Languages
python
Deployment
pip-packagelocal
⚠ Known Limitations
- ⚠ research-stage
- ⚠ limited-to-text-prompts
- ⚠ may-reduce-prompt-quality-for-complex-instructions
Pros
- + 显著的成本节约效益 - 10% token 减少可为大企业节省大量 API 费用，投资回报率极高
- + 即插即用设计 - 无需模型权重访问，支持多种优化算法，与现有 NLU 系统无缝集成
- + 智能保护机制 - 提供保护标签功能确保关键信息不被误删，支持顺序优化和详细指标分析
Cons
- - 存在压缩与性能权衡 - 压缩率提升会导致模型性能下降，需要仔细权衡
- - 没有通用优化器 - 不同任务需要选择不同的优化策略，需要一定的调试和优化经验
Use Cases
- • 企业级 API 成本优化 - 大规模应用中通过 token 减少实现显著的成本节约
- • 小上下文模型扩展 - 帮助上下文长度受限的模型处理更大的文档和数据
- • 生产环境批量处理 - 对大量提示进行批量优化以提升整体系统效率
Getting Started
1. 安装工具：pip install prompt-optimizer；2. 导入优化器：from prompt_optimizer.poptim import EntropyOptim；3. 创建优化器实例并对提示进行优化：optimizer = EntropyOptim()，然后调用 optimizer.optimize(your_prompt) 获得优化结果和指标