【正解: A】の理由
few-shot prompting は in-context learning の典型で、プロンプト内に 2〜5 件の例示を入れることで、モデルが期待する入出力パターンを推測し再現する手法です。形式統一 / 分類タスク / 出力構造化に有効で、fine-tuning なしで品質を引き上げる第一手段として推奨されます。

【他選択肢が違う理由】

• B: リソース ID とは無関係です。
• C: API レート制御の話ではありません。
• D: 多言語翻訳とは別概念です。