成本控制

图片token按像素计费、不按内容量计费是一个已被修复的计费漏洞

有损压缩在精确字符串（哈希/ID/路径）上不可靠，会沉默地给出假答案

对订阅制用户省token不等于省钱，只是省配额

更稳妥的省token方案是prompt caching、压紧系统提示、用subagent隔离上下文

Fable 5 的能力提升伴随更高额度消耗，复杂任务和 Max 模式会迅速放大成本。

顶级模型的安全策略正在从显式拒答扩展到对前沿 AI 开发场景的隐性降效。

高价模型未必更贵，需求清晰时它可能比低价模型反复返工更省钱。

模型升级不能替代任务拆解，真正影响 ROI 的是提示、上下文、评估与执行闭环。

模型选型要按任务类型拆分，不能用一个总排名覆盖所有场景。

Gemini 的强项在多模态识别，弱点是表达容易过度迎合，判断成本较高。

高能力模型如果思考过久或频繁失败，实际成本可能高于标价。

缓存价格、首字速度、稳定性和失败率是评估模型服务的一部分。