SOP: cómo ahorrar tokens con el método Cave Man

Propósito y límite del método

En este SOP, “método Cave Man” se usa como una forma informal de describir instrucciones para IA deliberadamente simples y cortas. No se presenta como un método estandarizado ni validado de forma independiente. La idea operativa es retirar palabras, contexto y requisitos de salida que no cambian el resultado que necesitas.

El ahorro de tokens depende del modelo, el historial de conversación, los materiales adjuntos, las herramientas y la respuesta solicitada. Este proceso no garantiza una reducción concreta.

1. Define el resultado mínimo útil

Antes de redactar el prompt, anota:

• la tarea que debe realizarse;
• la información que realmente necesita el modelo;
• el formato de salida requerido;
• los criterios de aceptación.

Un objetivo acotado evita prompts amplios que invitan a explicaciones innecesarias.

Petición extensa:

Por favor, actúa como un editor con experiencia y revisa cuidadosamente el siguiente texto. Me gustaría que identificaras los problemas y ofrecieras una respuesta detallada que pueda utilizar con mi equipo.

Petición reducida:

Edita este texto para corregir ortografía y mejorar claridad. Devuelve: 1) texto corregido, 2) lista de cambios sustantivos.

La segunda versión define la tarea y la forma de respuesta sin añadir una descripción de rol ni expectativas imprecisas.

2. Conserva solo el contexto que decide la respuesta

Incluye contexto cuando modifique la respuesta. Elimínalo cuando sea solo información de fondo.

Aplica esta prueba a cada párrafo, documento o instrucción: ¿Cambiaría de forma relevante el resultado si se omitiera? Si no, no lo incluyas.

Cuando trabajes con una fuente extensa, envía el fragmento pertinente en vez del documento completo, siempre que sea posible. Si el modelo necesita tener disponible toda la fuente, indica qué sección debe utilizar.

3. Sustituye explicaciones largas por restricciones breves

Convierte instrucciones conversacionales o repetidas en restricciones cortas. Un prompt compacto puede seguir siendo preciso.

Por ejemplo:

Audiencia: clientes actuales. Tono: directo. Máximo: 120 palabras. Incluye un siguiente paso. No inventes detalles del producto.

Este formato suele ser más fácil de revisar que un párrafo que repite los mismos requisitos de varias maneras.

No elimines salvaguardas importantes por comprimir. Deben mantenerse las restricciones sobre exactitud, fuentes aprobadas, privacidad, revisión legal o formato exacto cuando correspondan.

4. Fija un presupuesto de salida

Pide la respuesta más pequeña que siga siendo utilizable. Cuando tenga sentido, especifica un límite de palabras, número de viñetas, esquema de tabla o estructura JSON fija.

Ejemplos:

• «Responde con tres viñetas».
• «Máximo 80 palabras».
• «Devuelve un CSV con las columnas: incidencia, prioridad, responsable».
• «Si falta información, haz una sola pregunta de aclaración».

El presupuesto de salida importa porque el texto generado también forma parte del uso de tokens. Además, acelera la revisión.

5. Evita repetir instrucciones estables

En un flujo de varias interacciones, no pegues el mismo briefing extenso en cada petición nueva, salvo que sea necesario para que el modelo lo siga. Mantén una fuente de verdad breve para las reglas estables y añade solo el cambio o la entrada específica de la tarea.

Antes de reutilizar un prompt, elimina:

• objetivos duplicados;
• reglas de estilo repetidas;
• ejemplos que ya no orientan la tarea;
• respuestas anteriores que no sean necesarias para la siguiente decisión.

No elimines información a la que el modelo no pueda acceder de otro modo en la interacción actual.

6. Divide el trabajo complejo en etapas

Una instrucción única que lo abarque todo puede producir una respuesta larga y dificultar el aislamiento de errores. Divide una tarea compleja cuando puedas revisar el resultado intermedio.

Una secuencia práctica es:

1. Extraer los hechos del material proporcionado.
2. Confirmar o corregir los hechos extraídos.
3. Crear el entregable solicitado utilizando únicamente esos hechos.

Esto no siempre reduce los tokens totales: los turnos adicionales añaden su propia entrada y salida. Usa etapas cuando el control y la revisión compensen ese coste.

7. Revisa el prompt antes de enviarlo

Utiliza esta lista breve:

• ¿La tarea está expresada en una frase?
• ¿Es necesario cada elemento de contexto?
• ¿El formato y el límite de salida son explícitos?
• ¿Se han eliminado instrucciones duplicadas?
• ¿Se mantienen las restricciones críticas de exactitud o cumplimiento?
• ¿Funcionaría con una entrada menor o una salida más acotada?

Plantilla de uso

Tarea: [una única acción]
Entrada: [solo el material pertinente]
Salida: [formato y longitud máxima]
Restricciones: [solo las reglas que afectan al resultado]
Información ausente: [haz una pregunta / indica la carencia]

El enfoque Cave Man sirve como una pasada de edición, no como una razón para volver ambiguas las instrucciones. Conserva el mínimo texto que mantenga el resultado requerido, las salvaguardas y la posibilidad de revisión.