成本优化

批量多模态生产要先算清楚设备成本、接口成本、限速成本和调试成本，而不是只看单次生成价格。

本地跑图像任务可以降低边际成本，但视频任务通常仍受显存和算力限制。

订阅复用型工具能提高会员利用率，但要关注限速、账号风险和模型调用透明度。

生图、改图、图生视频不要只追求工具新鲜感，真实业务里更重要的是稳定产出和成本可控。

成本优化不是一味找便宜模型，而是把计划、执行、审查、轻任务、重任务分层处理。

Claude Code、Codex、Hermes 等工具适合承担不同角色，不应简单按智力高低替代。

中转站低价背后可能有模型调度、降级和数据沉淀，长期异常低价需要保持警惕。

关键代码、长上下文和高价值数据，最好使用透明、稳定、可追责的渠道。

AI 成本主要消耗在试错和跑通流程阶段，成熟流程要尽快迁移到低成本执行路径。

中转 API 的模型名称不等于真实模型质量，关键任务应优先使用可验证、可锁定的官方 API。

图像、视频、批量内容生成尤其要算单位成本，否则很容易把试验做成高价消耗。

本地模型适合测试流程闭环，强模型适合处理高价值判断和最终质量把关。