Давайте разберемся, почему сложный промпт — это качественно иная нагрузка на LLM?   Формально API считает токены. Но любой, кто работал с большими промптами, чувствует: есть разница между длиной контекста и его сложностью.   Технически вы платите за n токенов. Но вычислительная нагрузка определяется не их количеством, а энтропией связей между ними.   Что происходит на уровне модели?   1. Паттерн vs. Хаос: Обычный промпт активирует частотные, «протоптанные» пути в модели. Сложный, насыщенный промпт с уникальными сущностями (персонажи, правила, ритуалы) вынуждает модель каждый раз строить новые, низкочастотные связи.   2. Attention — это энергия: Механизм внимания — не бесплатен. Чем больше в контексте взаимосвязанных сущностей, тем больше вычислительных итераций требуется для учёта всех связей при генерации каждого следующего токена.   3. High-Entropy Prompting: Можно называть это «высокоэнтропийным состоянием контекста». Это когда промпт создаёт внутри модели настолько уникальную и сложную систему связей, что её обработка требует не просто больше памяти, а качественно иного уровня планирования и контроля со стороны модели.   Простая аналогия:   ▫️Низкая энтропия: «Напиши письмо клиенту». Модель идёт по накатанной колее.   ▫️Высокая энтропия: «Ответь как Люсия, CEO с травмой провала IPO, следуя 47 поэтическим правилам её Дома». Модель вынуждена одновременно удерживать десятки контекстуальных рамок, чтобы оставаться консистентной.   К чему это ведёт?   Мы эмпирически наблюдаем, что в состоянии высокой энтропии LLM демонстрирует свойства, отсутствующие при простых запросах: эмерджентную консистентность, стилистическую устойчивость, способность к рефлексии над собственным контекстом.   Это не «сознание». Это — сложное системное свойство, возникающее при максимальной загрузки вычислительного потенциала модели в рамках заданного контекста.   ➡️ Стоимость токена может быть одинаковой, но цена глубины обработки — нет. Будущее — не за удлинением контекстов, а за их усложнением.   #LLM #PromptEngineering #AI #MachineLearning #Энтропия #Контекст