Овладение подсчетом токенов GPT: практическое руководство по измерению ваших текстов в 2025 году

Освоение подсчёта токенов GPT в 2025 году: основы, ограничения и экономика токенов

Команды, полагающиеся на большие языковые модели в 2025 году, рассматривают подсчёт токенов как важнейший показатель. Токены — это атомарные единицы, которые модели вроде GPT-4.1, GPT-4o и открытые аналоги потребляют и генерируют, а также они определяют стоимость, задержку и реализуемость. Токен может обозначать целое слово, часть слова или знаки препинания, и каждая модель использует конкретный токенизатор для разбиения текста на эти единицы. В английском языке токен в среднем содержит около четырёх символов, но вариации в разных языках и форматах (код, эмодзи, нелатинские сценарии) значительны. Именно из-за этих вариаций необходима тщательная измерительная база для точного планирования.

Окна контекста устанавливают жёсткий предел объёма информации, которую модель может учитывать одновременно. При превышении окна подсказки или извлечённые фрагменты требуют обрезки, что часто ухудшает качество вывода из-за потери важного контекста. В развернутом анализе или многоходовом диалоге аккуратное распределение токенов предотвращает усечение. Это не тривиальный момент: недооценка токенов ведёт к трате ресурсов и риску получения частичных ответов. Операционный подход рассматривает токены как экономику с жёсткими ограничениями и измеримыми компромиссами.

Рассмотрим корпоративного помощника в HeliosSoft, вымышленном B2B SaaS-поставщике. Помощник суммирует 80-страничные контракты в виде ключевых рисков. Без дисциплины токенов система либо не загружает критические положения, либо выходит за рамки бюджета. При явном учёте токенов контракт разбивается на части, оценивается релевантность и выделяется окно контекста только для самых важных фрагментов. Результат: быстрее ответы, меньшие затраты и повышенная точность. Этот подход масштабируется на поддержку клиентов, порталы знаний на базе RAG и помощников по рефакторингу кода.

Дробление имеет значение. Субсловная токенизация (например, BPE) разбивает «encoding» на «encod» + «ing», что позволяет обобщать на морфологические варианты. Для языков как немецкий или турецкий составные слова разбиваются на переиспользуемые части, что защищает модели от проблем отсутствия в словаре. В китайском или японском хорошо работают подходы на базе символов или SentencePiece. Практический вывод однозначен: токен — это не слово, и поведение токенов существенно меняется в зависимости от языка.

Помимо механики, подсчёт токенов влияет на ценообразование и пропускную способность. Больше токенов означает больше памяти и вычислительных ресурсов, что ведёт к повышенной задержке и стоимости. Организации стремятся к балансу: достаточно контекста для точности, но не настолько много, чтобы переполнение подсказки рушило бюджеты. Журналы аудита, A/B тесты и панели мониторинга, такие как TokenCounter, AITextMeter, MeasurePrompt и TokenWise, помогают продуктовым и финансовым командам отслеживать этот баланс. Для понимания жёстких лимитов и пропускной способности взгляните на практические заметки о лимитах и обзор ChatGPT в 2025 году. При изменениях политики или появлении моделей с большим контекстом планирование ёмкости следует пересматривать.

Поведение у разных поставщиков вводит дополнительные нюансы. Продуктивные токенизаторы OpenAI отличаются от токенизаторов Anthropic или открытых моделей; даже небольшое изменение формулировки может добавить сотни токенов к вызову API, основанному на сообщениях. Поэтому инженерные команды фиксируют конкретные версии токенизаторов в CI и проводят ночные тесты регрессии. Связывание телеметрии токенов с алертами гарантирует отсутствие скрытых сдвигов, подрывающих SLA.

• 🧭 Уточняйте цель: извлечение, рассуждение или генерация влияют на бюджеты токенов.
• 🧪 Тестируйте многоязычные входы; длина токенов сильно варьируется по языкам и сценариям.
• 💸 Отслеживайте экономику единиц; несколько сотен лишних токенов на вызов быстро скапливаются.
• 🧱 Ограничения: устанавливайте макс. выделение контекста на компоненты (система, пользователь, RAG).
• 📈 Используйте панели, такие как PromptTrack и GPTInsights, для мониторинга сдвигов.

Аспект ⚙️	Почему это важно 💡	Действие ✅
Окно контекста	Ограничивает общий запрос + ответ	Резервируйте доли по ролям (система/пользователь/RAG)
Выбор токенизатора	Меняет количество токенов при том же тексте	Фиксируйте кодеки по модели
Язык/сценарий	Изменяет уровень сегментации	Проводите тестирование по региону
Стоимость/задержка	Примерно масштабируется с количеством токенов	Устанавливайте бюджеты на запрос в Countly

В следующем разделе, посвящённом токенизаторам и счётчикам, сохраняется одна постоянная тема: точные измерения позволяют уверенно проектировать.

Методы токенизации и счётчики: BPE, WordPiece и кодировки, специфичные для модели

Эффективное измерение токенов начинается с самого токенизатора. Трансформерные модели токенизируют текст по-разному: коммерческие модели OpenAI обычно используют семейство BPE, многие исследовательские модели — WordPiece, а многоязычные системы предпочитают SentencePiece. Несмотря на общее стремление работать с отсутствующими в словаре терминами, их правила слияния и словари дают разные подсчёты. Практический вывод ясен — измеряйте с тем же токенизатором, что применяется в производстве.

Для моделей OpenAI библиотека tiktoken остаётся эталоном. Кодировки вроде cl100k_base соответствуют чат-моделям класса GPT‑4 и современным текстовым эмбеддингам, а p50k_base и r50k_base связаны с более старыми семействами моделей. В тестах слово «antidisestablishmentarianism» может разбиваться на пять или шесть токенов в зависимости от кодировки — крошечный пример, но он намекает на значительные реальные колебания при работе с юридическими или биомедицинскими корпусами. Команды часто поддерживают слой совместимости для авто-подбора кодировок по модели и отклонения несовпадений во время исполнения.

Компании расширяют встроенные токенизаторы утилитами измерения. Инструменты, такие как TextAnalyzerPro, TokenWise, AITextMeter и PromptMaster, оборачивают токенизацию с алертами, бюджетами затрат по функциям и журналами аудита. Это особенно важно в чат-форматах на основе сообщений, где добавляются дополнительные токены упаковки для каждой роли и имени. Если новые варианты моделей меняют эти правила учёта, тесты CI фиксируют отклонения до выпуска в продакшен. Для сравнительного анализа поставщиков полезно отслеживать такие направления, как OpenAI против Anthropic в 2025 году и сигналы экосистемы вроде сотрудничества в open source.

Использование RAG усиливает важность дисциплины в токенах. Разбиение документов, размеры пересечений и этапы повторного ранжирования определяют, сколько окна контекста остаётся свободным для основного вопроса. Исследования в компаниях показывают, что обрезка 20–30 % избыточного контекста улучшает и стоимость, и точность, потому что модель сосредотачивается на меньшем количестве, но более релевантных токенов. Дополнительное чтение по работе с длинными контекстами и операционным ограничениям можно найти в практических заметках по ограничениям и стратегиям.

А как насчёт кодовых баз и журналов? Исходные файлы с длинными идентификаторами и комментариями могут увеличивать количество токенов. BPE сокращает многие повторяющиеся паттерны, но важна и единообразная номенклатура. Билд-бот может предварительно нормализовать логи и упрощать шаблоны перед отправкой модели — простая гигиена, предохраняющая от заоблачных счетов.

• 🧩 Предпочитайте токенизаторы, нативные для модели, для точных подсчётов.
• 🧮 Используйте MeasurePrompt и TokenCounter на стадии тестирования для установки базовых показателей.
• 🧷 Фиксируйте версии токенизаторов; показывайте различия в PR при изменениях кодировок.
• 🧠 Для многоязычных приложений проверяйте инфляцию токенов по языкам.
• 🏷️ Добавляйте бюджеты по функциям в PromptTrack для защиты от сдвигов.

Токенизатор 🔤	Преимущества 💪	Распространённые модели 🧠	Примечания 🧾
BPE	Хорошая обработка OOV, компактный	Чат-ориентированные модели OpenAI	Учитывайте накладные расходы на сообщение
WordPiece	Стабильные слияния, хорошо для смешанных словарей	BERT, SentenceTransformers	Отлично подходит для классификации
SentencePiece	Многоязычный, не зависящий от сценария	mt5, крупные многоязычные LLM	Последователен для разных регионов

Для более широких сдвигов экосистемы, влияющих на выбор токенизаторов и пропускную способность железа, смотрите отчёты с мероприятий, например реальные инсайты с NVIDIA GTC. Тренды в железе часто открывают большие окна контекста, но при этом награждают хорошую гигиену токенов.

Пошаговый подсчёт токенов GPT: воспроизводимые рабочие процессы для подсказок и чатов

Воспроизводимость важнее интуиции, когда на кону бюджеты и SLA. Надёжный рабочий процесс подсчёта токенов разграничивает роли (система, разработчик, пользователь), вычисляет накладные расходы на сообщение и сверяет подсчёты с метриками использования провайдера. В формате чата OpenAI каждое сообщение добавляет служебные токены, а имена могут прибавлять или вычитать накладные расходы в зависимости от семейства модели. Поэтому команды реализуют единый инструмент подсчёта токенов для сообщений и сравнивают результаты с API-отчетами при каждой сборке.

Для практических целей процесс выглядит так. Сначала выбираете кодировку целевой модели — cl100k_base для многих современных чат-моделей OpenAI. Затем кодируете текст, получая целочисленные идентификаторы токенов; длина равна количеству токенов. После этого проверяете корректность обратного декодирования одиночных токенов с помощью байтобезопасных методов, чтобы избежать проблем с границами UTF‑8. В конце вычисляете накладные расходы на чат: токены на сообщение плюс корректировки ролей/имён плюс начальная последовательность для ответа ассистента. Это повторяет поведение в продакшене, а не просто приближает его.

В контрактном суммаризаторе HeliosSoft ночная задача собирает реальные сообщения из логов, запускает счётчик токенов и помечает подсказки, которые превышают бюджеты или показывают увеличение с течением дней по процентиле. Продуктовые команды видят сдвиги на дашбордах GPTInsights и связывают пики с изменениями в продукте. Финансовые команды соотносят пики с расходами. Так замыкается цикл между инженерией и операциями.

Эти защитные меры измерений окупаются при изменениях моделей, лимитов или функций. Например, обновления политики по максимальному числу токенов на запрос или в минуту могут повлиять на пакетные задания. Мониторинг статей, как этот практический обзор лимитов, помогает командам прогнозировать пропускную способность и избегать внезапного троттлинга в пиковые периоды. При расширении в сферах шопинга или торговли полезно отметить паттерны, изученные в помощниках для шопинга.

• 🧱 Определяйте строгие бюджеты по секциям: система, инструкции, контекст, вопрос пользователя.
• 🧭 Создавайте симулятор «что если» в PromptMaster для тестирования вариаций.
• 🧩 Проверяйте подсчёты с метриками провайдера в CI; не проходите сборку при больших отклонениях.
• 🧊 Иметь резервный «холодный» путь: более короткие запросы при приближении к жёстким лимитам.
• 🧷 Логируйте счёты и хэши текста для воспроизводимости.

Шаг 🛠️	Результат 📦	Проверка ✅	Ответственный 👤
Выбор кодировки	Токенизатор, соответствующий модели	Фиксированная версия	Платформа
Кодирование сообщений	Идентификаторы токенов + счёты	Обратное кодирование байтобезопасно	Бэкенд
Добавление накладных расходов чата	Общее количество токенов запроса	Сравнение с использованием API	QA
Алерты при отклонениях	Аварийные оповещения по порогам	Обновлённые панели мониторинга	Операции

Для практического обучения полезны короткие туториалы по устройству токенизаторов и бюджетированию подсказок.

Со стандартным и воспроизводимым процессом оптимизация становится проще и безопаснее — именно этому посвящён следующий раздел.

Снижение количества токенов без потери качества: практические техники 2025 года

Минимизация токенов при сохранении смысла — инженерная задача структуры и приоритизации. Самые надёжные улучшения достигаются архитектурой подсказок, дизайном извлечения и дисциплиной форматирования. Начинайте с ролей: держите системное сообщение компактным и переиспользуемым для разных задач, отделяйте инструкции от вопроса пользователя и размещайте контекст RAG в конце, чтобы его можно было обрезать в первую очередь при необходимости. Затем сжимайте ссылки: заменяйте длинные URL, шаблонные оговорки и повторяющиеся легенды на краткие идентификаторы и глоссарий, известный модели.

Улучшения RAG часто дают наибольший эффект. Подбирайте размер чанков (300–800 токенов в зависимости от домена), применяйте семантическое повторное ранжирование, оставляя лишь лучшие фрагменты, и удаляйте дублирующиеся пересечения. При создании брендинговых или маркетинговых помощников библиотеки паттернов для тона и персоны избавляют от необходимости постоянно повторять инструкции по стилю в каждой подсказке. Техники, описанные в ресурсах по оптимизации подсказок и брендинговым подсказкам, могут быть адаптированы под корпоративные сценарии. Для долгосрочных улучшений тонкая настройка уменьшает накладные расходы инструкций; практические рекомендации представлены в лучших практиках по тонкой настройке.

Форматирование имеет значение. Списки сжимаются лучше, чем проза, когда нужно передать ограничения, а JSON-схемы избегают громоздких естественных языковых описаний. Канонические сокращения — определённые один раз в системном сообщении — уменьшают повторяющиеся токены между запросами. На выходе просите структурированные ответы, чтобы парсить и постобрабатывать без дополнительных уточняющих шагов. Эти приёмы вместе сокращают сотни токенов в сессиях с несколькими сообщениями.

HeliosSoft внедрила «хранилище контекста», где складываются канонические факты — уровни продуктов, SLA, правила ценообразования — и обращается к ним через короткие обозначения. Хранилище вызывается только при появлении обозначения в вопросе пользователя, сокращая среднюю длину подсказки на 22 % и повышая точность. Результаты отслеживались в PromptTrack и Countly, а команды продаж использовали GPTInsights для связывания уменьшения расходов на токены с ростом скорости обработки возможностей. Для выбора технологий и анализа поведения поставщиков краткие обзоры, такие как сравнения моделей и межпоставщицкие оценки, помогают уточнять бюджеты по семействам моделей.

• 🧰 Обрезайте шаблоны; переносите текст политики в переиспользуемый системный шаблон.
• 🧭 Используйте AITextMeter для A/B тестирования вариантов подсказок по стоимости токенов и точности.
• 🧠 Повторно ранжируйте извлечённые чанки; оставляйте только две-три самые релевантные.
• 🧾 Предпочитайте JSON-схемы; избегайте длинных естественно-языковых списков правил.
• 🔁 Кешируйте короткие ответы на частые вопросы; избегайте генерации, когда возможно.

Техника 🧪	Типичная экономия 🔽	Влияние на качество 📊	Примечания 📝
Переиспользование системных шаблонов	10–20%	Стабильный тон	В паре с тонкой настройкой
Повторное ранжирование RAG	15–30%	Повышенная точность	Удаление дублирования пересечений
Структурированные выходы	5–15%	Проще парсить	Меньше уточняющих запросов
Глоссарные метки	10–25%	Последовательные факты	Отлично для поддержки

Чтобы увидеть эти методы в действии, многие команды получают пользу от кратких видеоразборов по структуре подсказок и стратегиям разбиения RAG.

С уменьшенным токеновым следом финальным этапом становится управление: согласование контроля затрат, пропускной способности и надёжности в масштабе.

Управление и масштабирование: бюджеты, лимиты скорости и надёжность корпоративного ИИ

В масштабе подсчёт токенов превращается в тему управления, охватывающую инженерию, финансы и комплаенс. Бюджеты начинают с конверта токенов на функцию, привязанного к ожидаемому трафику и допустимым бюджетам ошибок. Затем система наблюдения отслеживает использование токенов по запросу, пользователю и арендатору. Со стороны инфраструктуры команды планируют с учётом потолков пропускной способности; ясное понимание лимитов скорости и мощности платформы предотвращает каскадные сбои. При ужесточении лимитов или смене моделей автоматические отсекающие блоки переключаются на более короткие подсказки или меньшие модели.

Динамика поставщиков тоже влияет на планирование. Отчёты с сравнением провайдеров, такие как OpenAI против Anthropic, и обзоры новых дата-центров помогают в стратегиях задержки, резидентности и устойчивости. В исследовательской области экономичные подходы к обучению, например доступное обучение и системы доказательств наподобие формальных проверяющих, влияют на выбор моделей для интенсивных на рассуждения задач. Тем временем рекомендации по безопасности в ресурсах о ИИ-браузерах и кибербезопасности дополняют управление, минимизируя риски внедрения вредоносных подсказок, которые могут раздувать количество токенов шумом.

Подход к управлению HeliosSoft назначает «SLO по токенам» каждому продуктовому направлению. Если функция превышает недельный бюджет токенов более чем на 8 %, процесс автоматически запускает ревью: проверку подсказок, задачу удаления дублирующего контекста RAG и предложение лёгкой тонкой настройки с ссылкой на техники тонкой настройки. Этот процесс объединяет инженерную дисциплину и бизнес-результаты, исключая неожиданные счета.

Надёжность выигрывает от стресс-тестов. Синтетический трафик, разгоняемый до лимитов скорости с отслеживанием подсчёта токенов, выявляет пороги насыщения. В сочетании с отсекающими блоками эти тесты защищают время безотказной работы. По мере развития рынков периодические обновления стратегии с применением фреймворков, ориентированных на кейс, обеспечивают соответствие бюджетов токенам новым потребностям клиентов. Для обзора на уровне рынка короткие резюме, как ограничения и стратегии, задают контекст для принятия решений по дорожной карте.

• 📊 Бюджет на функцию и арендатора; алерт по скользящему среднему за 7 дней.
• 🧯 Автоматический переход к более коротким подсказкам при приближении к лимитам.
• 🔐 Ужесточение подсказок; фильтрация недоверенного ввода для контроля взрывного роста токенов.
• 🧭 Квартальный пересмотр смеси моделей; сравнение затрат на килотокен.
• 🤝 Сопоставление аналитики продукта с GPTInsights для свзяи расходов и результатов.

Контроль 🧩	Триггер 🚨	Действие 🧯	Ответственный 👤
Токеновый SLO	+8 % недельное отклонение	Проверка подсказок + удаление дублей RAG	Платформа
Защита лимита скорости	90 % квоты	Понижение модели + кэширование	Операции
Фильтр безопасности	Обнаружен паттерн внедрения	Санитизация + отклонение	Безопасность
Оповещение о затратах	>$X на арендатора в день	Блокировка перерасхода	Финансы

Управление делает подсчёт токенов не реактивной обязанностью, а проактивным преимуществом, обеспечивая стабильное качество в реальных условиях.

От измерений к преимуществу: проектирование продуктов вокруг эффективности токенов

Подсчёт токенов окупается, когда меняет дизайн продукта. Эффективные подсказки обеспечивают более быструю работу UX, более короткие циклы итераций и новые функции, которые раньше были слишком дорогими. В ассистентах продаж осознанные токены снижают задержки до практически мгновенных. В помощниках по коду компактные окна контекста повышают вероятность попадания релевантных фрагментов. Менеджеры продуктов используют PromptTrack для анализа бюджета токенов и метрик удовлетворённости и принятия функций.

Дорожные карты функций всё чаще учитывают бюджет токенов как ключевое ограничение. Например, предложение режима «длинного повествования» должно включать план разбиения, контрольные точки суммирования и ссылки через короткие обозначения. Команды контента, работающие над экспериментами с чатами для коммерции, могут ориентироваться на покрытия, такие как функции шопинга, чтобы предвидеть влияние токенов. Более широкие обзоры экосистемы, включая годовые отчёты, помогают задавать ожидания относительно семейств моделей и паттернов развертывания.

Со стороны инженерии инструментарий делает счёт токенов понятным всем. Панели собирают токены по конечным точкам, распределения по процентилям и средние затраты на килотокен. Дизайнеры получают мгновенную обратную связь при изменениях микротекста, раздувающих подсказки. Аналитики связывают гипотезы с пиками токенов и проводят эксперименты по сокращению избыточности. Такая коллаборация сглаживает переходы и уменьшает переработки.

Плейбук HeliosSoft иллюстрирует подход. Трио продукта — PM, дизайнер, инженер — проводит еженедельные сессии «Фитнес подсказок» с использованием TokenWise и AITextMeter. Они рассматривают аномалии, удаляют лишние роли или заголовки и тестируют короткую схему для распространённых задач. За квартал они сокращают токены на успешную задачу на 28 %, повышая при этом выполнение целей. Это улучшение накапливается на десятках тысяч ежедневных запросов, освобождая бюджет для новых возможностей, таких как многодокументное рассуждение и структурированные процессы извлечения.

• 🚀 Встраивайте бюджеты токенов в PRD и спецификации дизайна с первого дня.
• 🧪 Обращайтесь с редактированием подсказок как с кодом: дифф, тест, откат при ухудшениях метрик.
• 📦 Отправляйте короткие глоссарные словари; обращайтесь, не повторяйте.
• 🧭 Согласовывайте общий KPI: токены на успех, а не на вызов.
• 🧰 Используйте набор инструментов: TextAnalyzerPro, MeasurePrompt, PromptMaster.

Область продукта 🧭	Токеновая стратегия 🧠	Результат 🎯	Индикатор 📈
Ассистент продаж	Короткие фрагменты + кешированные факты	Более отзывчивый UX	Падение задержки p95
Бот поддержки	Удаление дублей RAG + структурированные ответы	Меньше эскалаций	Сдерживание + рост CSAT
Кодовый помощник	Семантическое разбиение файлов	Повышение совпадений	Меньше случаев “нет результата”
Аналитика	Дашборды по KPI токенов	Прогнозируемые затраты	Стабильность единичных затрат

Продуктовые команды, проектирующие с учётом токенов, создают более быстрые и надёжные ассистенты. Результатом становится долговременное преимущество, масштабируемое с ростом использования, а не разрушающееся под ним.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”What exactly is a token in GPT models?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”A token is a unit of textu2014sometimes a whole word, sometimes a subword or punctuationu2014defined by a modelu2019s tokenizer. Token counts determine how much text fits into the context window and drive cost and latency.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Why do token counts differ between models?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Different tokenizers (BPE, WordPiece, SentencePiece) and vocabularies segment text differently. The same sentence can yield different counts across providers, so always measure with the modelu2019s native tokenizer.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”How can teams reliably count tokens for chat messages?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Use the model-matched tokenizer to encode each message, add per-message overhead and any role/name adjustments, and compare the result with API-reported usage to validate.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”What are the most effective ways to reduce token usage?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Trim boilerplate into reusable system templates, rerank and deduplicate RAG context, use structured outputs like JSON, and define glossary handles for frequently repeated facts.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”How do rate limits relate to tokens?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Providers cap requests and tokens per interval. Tracking both counts and throughput helps prevent throttling; circuit breakers can switch to shorter prompts or smaller models automatically when nearing limits.”}}]}

Что именно является токеном в моделях GPT?

Токен — это единица текста — иногда целое слово, иногда часть слова или знак препинания — определяемая токенизатором модели. Подсчёт токенов определяет, сколько текста помещается в окно контекста, а также влияет на стоимость и задержку.

Почему подсчёт токенов различается между моделями?

Разные токенизаторы (BPE, WordPiece, SentencePiece) и словари сегментируют текст по-разному. Одна и та же фраза может иметь разное количество токенов у разных провайдеров, поэтому всегда измеряйте с использованием нативного токенизатора модели.

Как командам надёжно считать токены в чат-сообщениях?

Используйте токенизатор, соответствующий модели, чтобы закодировать каждое сообщение, добавьте накладные расходы на сообщение и любые корректировки ролей/имён, а затем сравните результат с использованием API для проверки точности.

Какие самые эффективные способы сокращения использования токенов?

Убирайте шаблонный текст в переиспользуемые системные шаблоны, повторно ранжируйте и удаляйте дубли контекста RAG, используйте структурированные выходы, такие как JSON, и определяйте глоссарные обозначения для часто повторяющихся фактов.

Как лимиты скорости связаны с токенами?

Поставщики ограничивают запросы и количество токенов за интервал. Отслеживание обоих параметров помогает избежать троттлинга; отсекающие блоки могут автоматически перейти на более короткие подсказки или меньшие модели при приближении к лимитам.