لتحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من حيث التكلفة، التأخير (latency)، ونوعية الإجابة، يمكن اعتماد أربع تقنيات فعّالة. أولاً، يُنصح بوضع المحتوى الثابت في بداية النص المُدخل (prompt)؛ إذ تُستخدم شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic تقنية "الترميز المخزن" (cached tokens)، حيث تُعالج الأجزاء المتشابهة من النص بسرعة وتكلفة منخفضة (حوالي 10% من التكلفة العادية). لذا، يجب تنظيم النص بحيث تأتي التعليمات الثابتة (مثل تعليمات النظام أو محتوى المستندات الثابتة) قبل الأجزاء المتغيرة (مثل سؤال المستخدم). على سبيل المثال: prompt = f"{النص الثابت}{السؤال المتغير}"، ويُفضل أن يكون الجزء الثابت أطول من 1024 رمزًا لتفعيل التخزين المؤقت. ثانيًا، يُفضّل وضع سؤال المستخدم في نهاية النص. يُظهر البحث من Anthropic أن هذه الطريقة قد تحسن الأداء بنسبة تصل إلى 30%، خاصة في النصوص الطويلة، لأن النموذج يركز بشكل أفضل على المهمة المطلوبة عند رؤية السؤال في النهاية، مما يقلل من التباس النموذج ويُحسّن دقة الرد. ثالثًا، استخدام مُحسّن النصوص (prompt optimizer) يُعدّ خطوة حاسمة. فالنصوص التي يكتبها البشر غالبًا تكون غير منظمة أو متكررة أو غير دقيقة. يمكن تحسينها عبر إدخالها إلى نموذج لغة آخر يُطلب منه تحسينها، أو استخدام أدوات مخصصة مثل تلك المتوفرة في واجهات OpenAI أو Anthropic. هذه الأدوات تُنتج نصوصًا أكثر تركيبًا، وأقل تكرارًا، وأكثر فعالية، وبمجهود ضئيل (10–15 دقيقة فقط). رابعًا، إنشاء معايير تقييم (benchmarks) مخصصة لاختبار النماذج المختلفة. فكل نموذج لغة يمتلك نقاط قوة مختلفة حسب المهمة. لذا، يُنصح بتجربة نماذج من مزودين رئيسيين مثل Google Gemini وOpenAI وAnthropic، مع تقييم الأداء بناءً على معايير محددة (مثل دقة الإجابة، التكلفة، السرعة). كما يُنصح بمراقبة التحديثات الدورية للنماذج، لأن التحسينات تُطبَّق أحيانًا دون تغيير اسم النموذج. باستخدام هذه التقنيات مجتمعة، يمكن تقليل التكلفة بنسبة كبيرة، وتقليل التأخير، ورفع جودة النتائج دون الحاجة إلى تعديلات معقدة في البنية التقنية. هذه الأساليب بسيطة في التنفيذ، لكنها تُحدث فرقًا كبيرًا في كفاءة التطبيقات التي تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة.