В этом материале я рассказываю, как сэкономить до 75% токенов при работе с нейросетями, сохраняя их абсолютную техническую точность. Я разбираю исследование Constraints Reverse Performance, которое доказывает, что ограничение длины ответа избавляет большие языковые модели от «чрезмерного обдумывания». На практике, используя инструмент Caveman в связке с Claude Code, я показываю, как очистка ответов ИИ от лишних слов-связок радикально снижает расход контекста и ускоряет работу.