待验证50% 置信观点精确时间

Token 成本优化的核心是针对任务难度动态匹配模型等级与 Effort 的组合，而非寻找最便宜的模型

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/6

首次发现

来源

省 Token 又不降质：Effort 与模型选型的性价比配置法

涉及实体

相关事实

已验证按任务性质选择模型档位——不是所有任务都需要最强推理——能显著优化成本效率79% 相似待验证真正降低成本的是后训练优化、请求路由和按用量谈下来的产能条款，应关注的是每完成一个任务的成本而非Token单价68% 相似待验证用小模型做技能提炼、大模型做实际执行可能是更优的成本-性能组合66% 相似待验证模型选择经验法则：旗舰复杂推理任务用 Opus 5.5，性价比与吞吐的常规任务用 Sonnet 5.5，成本极度敏感或简单任务用更轻量选项66% 相似待验证当某类任务足够高频、稳定且对成本敏感时，将其从通用模型下沉到专用训练模型才可能兑现显著成本收益66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/980963

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/980963

MCP

get_claim(id=980963)