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Agent 的 token 消耗是普通对话的 3-5 倍，有优化技巧吗？

来源：Dev.to

社区热议：

1. GPT-5.5 赢最难的票，但价格肉疼——这是 r/ClaudeCode 那个 56 个真实任务对比帖里反复出现的共识。$30/M output，一次正经的多文件重构就要 5–15 美元。大多数人只把它留给真正难的票，日常跑 GPT-5.4 —— 关注模型定价的读者

2. Sonnet 4.6 是日常主力，这是社区最统一的结论。$15/M output，先写一份 markdown 计划再喂给它，token 用量能降到三分之一。Opus 4.7 留给 Sonnet 卡住的时候 —— Claude Code 重度用户

3. DeepSeek V4-Flash 以近乎零成本完成 65% 的日常工作——r/LocalLLaMA 那个“便宜 17 倍让我终于…”的帖子说的就是这个。Flash 更像 Haiku：当快层级很好用，但不能当唯一模型 —— 关注开源模型的读者

4. 跑分会骗人这点必须强调。训练数据污染是真的，OpenAI 自己都在 2026 年初停报 SWE-bench Verified，因为“分数高”和“真的有用”之间的差距大得没法忽视 —— 关注评测方法的读者

5. 智能体 harness 比模型本身更重要。在 Terminal-Bench 2.0 上，同一个模型换不同的 harness（Claude Code vs OpenHands vs 自研循环）能差 30–50 个百分点。谁说“模型 X 最适合智能体”，先问是哪个 harness、哪套工具、哪种重试策略 —— 关注 agent 架构的读者

海外技术社区热点采集。

我被封过一个账号，后来查出来是 IP 不干净，换了固定 IP 就好了。