让 AI 搜一家咖啡店，看似只是几行结果，背后却可能夹着追踪链接、缩略图地址和重复字段。这些内容未必帮助回答问题，却都要占 Token——模型读写文本的计量单位，也会挤占一次请求可容纳信息的“上下文窗口”。
KDnuggets 介绍了 SerpApi 的一组对比：搜索“coffee”时，传统 JSON（便于程序读取的结构化格式）输出需要 24,723 个 Token；改成 Markdown 后降至 6,435 个，减少 74%；进一步筛选则只需 1,298 个。Markdown 会去掉内部跳转链接、图标和缩略图，压平嵌套元数据，并把分开的标题与链接合并成人可读的一行。SerpApi 没有公布每个字段各自消耗多少 Token，因此这不是一份精确到字段的账单，但方向很具体：给检索型 Agent 的结果，应按“模型是否需要读”来裁剪，而不是照搬给程序或界面使用的完整数据。若后续流程需要价格、坐标等精确类型，JSON 仍更合适。