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Excalidraw AI生成速度与Token长度关系分析

在远程协作日益频繁的今天，技术团队对高效可视化工具的需求达到了前所未有的高度。Excalidraw 作为一款开源的手绘风格白板工具，凭借其轻量、直观和实时协作能力，已成为架构设计、产品原型讨论和系统流程梳理的首选平台之一。而随着 AI 功能的集成——只需输入一段自然语言，即可自动生成流程图或系统拓扑——它的使用门槛进一步降低，连非技术人员也能快速产出专业图表。

但随之而来的问题也逐渐浮现：为什么有时候一句话就能秒出图，而稍详细的描述却要等上好几秒？更关键的是，在多人协作中，当一个场景被反复补充细节时，响应越来越慢，甚至让人怀疑是不是网络出了问题？

答案藏在一个常被忽视的技术指标里：Token 长度。

我们通常关注的是“说了什么”，但对 AI 来说，“说了多少”同样重要。每一个字、词、标点都会被拆解为 Token，成为模型处理的基本单位。而这些 Token 的数量，直接决定了后端模型需要“思考”多久。

以一次常见的微服务架构绘制为例：

画一个包含 API Gateway、User Service、Order Service 和 MySQL 的系统

这条指令大约占用 20 个 Token，响应时间约 1.5 秒，几乎无感。但如果继续追加部署细节、认证逻辑、消息队列等信息，很快就会突破 60 Token 大关，延迟也随之跃升至 4 秒以上。用户开始感觉到“卡顿”，创作节奏被打断。

这背后是典型的注意力机制计算开销增长。主流大语言模型（LLM）在解析文本时的时间复杂度接近 $ O(n^2) $，其中 $ n $ 就是输入 Token 数。这意味着，当输入从 20 增加到 80，推理时间可能不是线性翻两倍，而是呈平方级上升——哪怕语义本身并不更难理解。

为了验证这一点，我们做了一组实测：

可以看到，虽然 Token 数增长了 20 倍，响应时间只增加了不到 6 倍，说明实际系统可能存在优化策略（如剪枝、缓存前缀），但整体趋势依然清晰：超过 30 Token 后，延迟感知明显增强；一旦突破 50，就容易影响连续操作体验。

有趣的是，并非所有长文本都必然导致高延迟。实验发现，结构清晰、关键词明确的提示，即使稍长，也能获得更快且更准确的结果。比如下面这种格式：

架构图： - 组件：Web Server, App Server, MySQL - 连接：Web → App → DB - 部署位置：AWS EC2 + RDS

尽管有 30+ Token，但由于使用了列表和箭头符号，语义密度高、歧义少，模型能迅速定位实体与关系，反而比一段同等长度但表述模糊的段落（如“我想画一个网站后台……”）快得多。

这也引出了一个关键认知转变：在 AI 绘图中，表达方式比长度更重要。

那是否意味着我们必须把提示写得像电报一样短？也不尽然。真正的挑战在于如何平衡“完整性”与“效率”。

在真实协作场景中，团队成员往往会不断叠加新需求。例如：

1. 第一步：“画个登录流程”
2. 第二步：“加上验证码校验”
3. 第三步：“失败时弹 Toast 提示”

如果每次都重新提交完整描述，不仅重复劳动，还会因累积 Token 导致延迟越来越高。理想的做法应该是支持“增量更新”——只告诉 AI 当前修改的部分，而不是重绘整个图。

可惜目前 Excalidraw 的 AI 插件尚未实现上下文记忆机制。每次请求都是独立推理，无法复用之前的结构理解。这就造成了资源浪费：明明只是加了个组件，却要重新解析整段历史。

不过，我们仍可通过一些技巧规避瓶颈：

• 分步构建：先用短指令搭骨架，再逐步细化；
• 使用模板化表达：预设常用模式，如“标准三层架构”“CRUD 流程”等，减少自由描述；
• 客户端预估 Token：借助简单的脚本提前判断输入复杂度。

比如下面这段 Python 代码，就可以帮助你在发送前估算 Token 数量：

from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") def count_tokens(prompt: str) -> int: tokens = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=True) return len(tokens) # 示例 prompt_short = "Draw a login flow with form and success page" prompt_long = """ Create a detailed user authentication flow including: 1. User opens app 2. Navigates to login screen 3. Enters email and password 4. Clicks 'Sign In' 5. System validates credentials 6. Shows loading spinner 7. Redirects to dashboard on success 8. Displays error toast if failed Include all screens and transitions. """ print(f"Short prompt tokens: {count_tokens(prompt_short)}") # ~15 print(f"Long prompt tokens: {count_tokens(prompt_long)}") # ~80

这类工具虽不能改变后端逻辑，但能让用户更有意识地控制输入长度，避免无意中触发性能悬崖。

从系统架构角度看，当前 AI 生成功能的核心瓶颈集中在LLM Inference Engine环节。整个流程如下：

graph TD A[前端 UI] --> B[API Gateway] B --> C[AI Service Router] C --> D[Tokenizer Service] C --> E[LLM Inference Engine] E --> F[Diagram Generator] F --> G[Frontend Renderer]

每一步都在增加延迟，但真正吃掉大部分时间的，是 LLM 对上下文的编码与意图推导。尤其当 Token 接近 1024 上限时（许多轻量化模型设定的窗口大小），内存占用和计算压力急剧上升，服务端可能出现排队现象。

更遗憾的是，目前没有证据表明系统会对常见指令进行缓存。也就是说，“画一个圆形”这样的高频请求，每次都要走完整推理流程，白白消耗算力。

那么，未来有没有可能打破这个困局？

当然。有几个值得期待的方向：

• 局部编辑指令识别：允许用户说“给 Order Service 加个 Redis 缓存”，仅解析增量部分；
• 上下文状态保持：让 AI “记住”当前画布结构，避免重复理解；
• Prompt 模板缓存池：将高频组合（如“微服务+K8s”）预编译为中间表示，加速响应；
• 客户端 Token 实时提示：在输入框下方显示当前 Token 数，引导用户精简表达。

这些改进不一定要依赖更大模型，反而更多体现在工程设计上的巧思。毕竟，在交互式工具中，快比全更重要。

回到最初的问题：我们应该怎么写 Prompt？

经验告诉我们，最有效的往往不是最长的，而是最结构化的。与其写一段话，不如用关键词+层级的方式组织内容。例如：

✅ 推荐写法：

流程图：开始 → 登录 → 验证 → 主页 → 结束 组件：前端(React), 后端(Node.js), 数据库(MongoDB) 风格：手绘草图，颜色柔和

❌ 不推荐写法：

我想画一个网页应用的流程图，首先是用户打开页面看到登录界面，然后输入账号密码点击登录按钮，接着系统去验证是否正确，如果正确就跳转到主页，否则提示错误……

后者看似详细，实则充满冗余信息，既增加 Token 又提高理解难度。

还有一个常被忽略的点：移动端体验。在蜂窝网络环境下，长 Prompt 带来的不只是服务端延迟，还有上传时间和丢包风险。对于手机端用户而言，简洁 Prompt 是保障可用性的底线。

最终我们意识到，掌握 AI 工具的本质，其实是学会与它的“思维方式”共舞。它不像人类会自动忽略啰嗦，也不会凭直觉补全省略的信息。相反，它极度依赖输入的形式与结构。

因此，在 Excalidraw 这类融合创造力与协作效率的平台上，最好的策略往往是：少说一点，说得清楚一点。

未来的智能绘图工具，或许不再只是“你说我画”，而是能主动建议结构、记忆上下文、支持渐进式完善。但在那一天到来之前，我们仍需用手中的每一句话，谨慎地引导 AI 完成每一次生成。

而这其中最关键的杠杆，也许只是一个数字：你的 Prompt 到底用了多少 Token。