Token成本

群友实测豆包办公模式可以读取电脑里其他 agent 安装的 skill 并调用，入口在办公模式旁边的“技能”。

群友复盘高强度使用 AI 的真实损耗：20x 账号加充值卡，两周额度很快耗尽，但产出价值不一定匹配。

关于 GPT 账号多人使用和自建节点稳定性，群友给出了一手经验：两个人用 Codex 测试没问题，但更多人未验证。

晚间额度讨论集中在重度 Codex 使用场景：有人两个 Plus 号额度归零，也有人评估租号、拼车和升级高档套餐。

浩文想把视频号内容提取接入全自动流程，用来自动抓爆款、找选题和改写文案，但群友判断视频号难点在于绕开腾讯生态。

Chatcut 的成本口径出现分歧：有人认为常规使用仍扣会员积分，也有人用 Codex 调 skill 剪片，但代价是 Token 消耗大。

群友现场对比 Grok 的视频和作图能力，结论是视频生成速度快、量大，但图片质量明显弱于 Image 2 和本地部署模型。

长会话成本上涨的主要原因是上下文膨胀，而不只是用户写了更多代码。

Token 成本治理有两条路线：压缩上下文，以及按任务难度做模型路由。

模型路由的难点在于任务难度识别和质量回退，否则省钱可能牺牲可靠性。

本地运行、不额外调用 LLM、原始输出可展开，是开发者更容易接受的成本优化方案。

中转站省钱，但 API 请求和输入输出存在被记录的信任成本。