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You can now get 10x more output from Claude without upgrading your plan. Anthropic's rolling 5-hour window system changed how limits work. Combine it with these 10 fixes and you have the complete usage optimization stack: → Context management stops your limit burning on re-reads before you've done any real work → Session architecture keeps Claude running across your full workday Here's how it works: 1. Stop stacking context Click Edit on your original prompt instead of following up. Every follow-up re-reads the entire conversation history. Message 30 costs 31x more than message 1. 2. Reset every 15-20 messages Summarize the chat, copy it, open a new chat, paste as the first message. One developer tracked his usage and found 98.5% of tokens went to re-reading history. 1.5% to actual output. 3. Batch into one prompt 3 separate messages = 3 full context loads. 1 prompt with 3 tasks = 1 context load. Always. 4. Match model to task Haiku for quick tasks. Sonnet for real work. Opus for deep thinking. Most people run Sonnet on everything and waste 50-70% of their budget. Real example: A GTM engineer running Claude across 5 client workflows daily cuts token spend significantly using the model framework, session splits, and peak hour scheduling alone. Comment "CLAUDE" and I'll send you the full breakdown: all 10 fixes, the rolling window explained, and the Haiku vs Sonnet vs Opus model framework.

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Ingenieros de OpenAI, Anthropic y Google no escriben 'mejores prompts' Diseñan contexto, y deberías copiarles: Mientras la mayoría sigue usando frases tipo 'Actúa como...' y luego lo que quiere, los equipos top definen: 1. Quién es el modelo 2. En qué sistema está operando 3. Qué decisión importa 4. Cómo se ve el éxito Ejemplo breve: * Prompt común: “Actúa como un estratega senior y ayúdame a armar...” * Prompt con contexto: “Eres un estratega de marketing nivel staff con experiencia en SaaS B2B. Asesoras a un SaaS de ~[TAMAÑO DEL EQUIPO] personas que vende [TU PRODUCTO / SERVICIO] a [TIPO DE CLIENTE] en el segmento [SEGMENTO]. El producto reemplaza [STATUS QUO] y destaca por [VENTAJA CLAVE]. El buyer principal es [ROL], el decisor económico es [ROL] y el ciclo de venta es de [X MESES]. El objetivo este [TRIMESTRE] es definir [2–3] apuestas claras de messaging que el liderazgo pueda explicar en [X MIN]. Propón una estrategia de messaging enfocada para los próximos [X DÍAS]. Esto es lo que nos ha funcionado antes [...] y esto no nos ha funcionado [...]” Mismo modelo, resultado completamente distinto. Para aplicarlo en tu día a día, tenés que entender que los mejores outputs vienen de contexto de alta señal He armado un PDF de 30 páginas con ejemplos correctos e incorrectos de: * Persona + expertise context * Reference context * Constraint context * Audience context * Output format context * Chain-of-thought para razonamiento complejo * Contexto visual y de video * Cómo combinar todo sin sobrecargar al modelo Si lo querés completo, 1. Comentá 'PDF' 2. Conectá conmigo Andrés Bilbao 3. Accedé desde acá: https://lnkd.in/eDU6nmsV Este es el primer paso para empezar a usar AI como un achiever

Si lo querés completo, 1. Comentá 'PDF' 2. Conectá conmigo Andrés Bilbao 3. Accedé desde acá: https://lnkd.in/eDU6nmsV

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