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我每月在克劳德应用程序接口上花费 45 美元。这笔钱不算多，但让我很烦恼，因为我知道我的大部分令牌都用在了不需要奥普斯级别推理的简单任务上。
以下是我的有效做法。
问题所在
我在所有事情上都调用 claude-opus-4-6 模型。无论是代码重构、拼写错误修复、代码审查，还是架构决策——全都使用奥普斯模型。按每百万令牌（输入/输出）5 美元/25 美元的价格计算，那些快速的“修复这个导入”提示与“为我设计一个分布式缓存失效策略”的提示，每个令牌的成本是一样的。
我查看了我的使用情况，大约 80% 的提示都是简单内容。这类任务是海库或索内特模型完全可以轻松处理的。
我尝试过的方法（以及失败的经历）
尝试 1：将所有任务固定使用索内特模型。 成本立即下降，但在高难度任务上的质量大幅下滑。多文件重构变得混乱不堪。架构建议也变得泛泛而谈。索内特模型很棒，但在真正重要的任务上，它无法达到奥普斯模型的水平。
尝试 2：根据任务手动切换模型。 这在理论上可行，但在实践中，当我需要使用奥普斯模型时，我常常忘记切换回去。或者我会自我怀疑：“这个任务复杂到需要用奥普斯模型吗？”决策疲劳最终导致这种方法失败。
尝试 3：根据任务复杂度进行路由分配。 这是唯一坚持下来的方法。
路由分配方法
简单规则：在发送任务前先进行分类。
快速编辑、导入调整、拼写错误修复 → 使用海库模型，价格为每百万令牌 0.25 美元/1.25 美元。这些任务的成本比奥普斯模型低 10 到 20 倍，而对于简单操作，输出结果完全相同。
标准重构、代码审查、测试编写 → 使用索内特模型，价格为每百万令牌 3 美元/15 美元。它能以奥普斯模型 40% 的成本处理 80% 的实际编码工作。
架构决策、复杂调试、多系统设计 → 使用奥普斯模型，价格为每百万令牌 5 美元/25 美元。仅在你真正需要深度推理时才使用。
30 天后的结果
月度支出从 45 美元降至 18 美元。降幅达 60%。高难度任务的质量保持不变，因为它们仍然使用奥普斯模型。我只是不再为修复分号这种小事支付奥普斯模型的高价。
令人不安的真相
我们大多数人都在为人工智能支付过高的费用，因为切换成本感觉比实际要高。“如果索内特模型遗漏了什么怎么办？”这是常见的担忧。但经过一个月的路由分配实践，我可以肯定地说：在标准编码任务上，索内特模型不会遗漏任何东西。在简单编辑上，海库模型也不会遗漏任何东西。
前沿技术税是真实存在的。你为你仅使用 20% 时间的功能支付了 10 到 20 倍的溢价。
那奥普斯 4.7 版本呢？
新的分词器让这个问题更加相关。由于分词器的变化，相同的提示在 4.7 版本上会多用 33% 到 50% 的令牌。如果你之前对是否采用路由分配犹豫不决，那么 4.7 版本的令牌膨胀应该能促使你做出决定。
将简单任务路由到 4.6 版本（分词器更便宜），将复杂任务路由到 4.7 版本（推理能力更强）。两全其美。
试一试
从手动方法开始。跟踪你一周的应用程序接口调用。统计其中真正复杂的任务与常规任务的数量。我打赌你会发现和我一样的 80/20 比例。
我是一名从事人工智能代理基础设施开发的开发者。这是我通过实际查看令牌使用情况，而不是仅仅抱怨账单后学到的经验。
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