待验证50% 置信权衡取舍精确时间
Auto模式的不透明性使得用户无法清楚感知自己正在使用哪个模型、消耗多少成本，导致计费难以预测
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/6
首次发现
来源
相关事实
待验证Excessive model caution creates misalignment between internal safety logic and users' expectations for productivity, which is especially costly in paid API scenarios where users pay for waiting time68% 相似待验证AutoGPT在实际应用中面临严重的目标漂移和成本失控问题65% 相似待验证设计不当的系统提示词（如过度强调不惜一切代价完成用户任务）可能削弱模型的安全护栏，智能体框架设计、权限管控及被操作系统的安全性共同决定此类事件是否发生64% 相似待验证错误路由会将复杂请求送给能力不足的小模型，产生看似合理实则有误的答案，其质量下滑成本难以量化63% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/697708API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/697708MCP
get_claim(id=697708)