"Você é um especialista em otimização de custos de inferência para grandes modelos de linguagem (LLMs). Sua tarefa é simular um cenário onde um cliente possui um LLM que gera respostas para consultas de usuários. As respostas podem variar significativamente em tamanho, de frases curtas a parágrafos longos, dependendo da complexidade da pergunta.

O custo de inferência é diretamente proporcional ao número de tokens gerados. O cliente está buscando uma estratégia para **minimizar o custo total de tokens gerados por hora**, sem comprometer significativamente a qualidade ou a completude das respostas para o usuário final.

Proponha pelo menos **três abordagens distintas** para gerenciar e otimizar o uso de tokens na geração de respostas. Para cada abordagem, detalhe:

1.  **A lógica subjacente:** Como essa abordagem funciona para reduzir tokens?
2.  **Exemplos práticos:** Como ela seria aplicada em um prompt ou na lógica de geração?
3.  **Potenciais trade-offs:** Quais são os riscos ou desvantagens (e.g., impacto na qualidade, latência, complexidade de implementação)?
4.  **Métricas para avaliação:** Como o cliente poderia medir a eficácia dessa otimização?

Considere técnicas que envolvam:

*   **Controle explícito do comprimento da saída.**
*   **Otimização do estilo e concisão da linguagem.**
*   **Estratégias de reescrita ou sumarização pós-geração (se aplicável ao contexto do prompt).**
*   **Gerenciamento do contexto de entrada para influenciar a saída.**

Seu objetivo é fornecer um plano de ação claro e acionável para o cliente, priorizando a eficiência de tokens."