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大模型结构化输出空白符开销实测：单行压缩最高降30%延迟
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AI 综述
2026年10月的一项实测显示，大模型在进行结构化输出时，缩进与换行等空白符token的占比达到27%至34%。测试表明，在系统提示词中要求模型输出单行压缩JSON，可有效消除该部分空白开销。在涵盖10款模型的测试中，Gemini 4 Argon与GPT-6.1等直接输出型模型的延迟降低了21%至30%，成本降低了25%至28%。不过，对于思考阶段耗时占大头的推理模型以及本身默认单行输出的模型，该优化手段带来的收益相对有限或没有变化。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月16日 21:21
实测显示提示词要求单行压缩JSON可使直接输出模型延迟最高降30%，成本降28%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- Hacker News · AI精选大模型结构化输出空白符开销实测：单行压缩 JSON 最高可降 30% 延迟
实测表明，在系统提示词中要求模型输出单行压缩 JSON，能够有效消除结构化输出中占比 27% 至 34% 的缩进与换行 token。在测试的 10 款模型中，Gemini 4 Argon 与 GPT-6.1 等直接输出型模型的延迟降低了 21% 至 30%，成本降低 25% 至 28%。而在思考阶段占大头的推理模型以及本身默认单行输出的模型中，该优化带来的收益相对有限或没有变化。
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