成本管理

AI 成本是订阅、token、网络、账号、硬件和时间的总和，不能只看月费。

多 Agent 和复杂工作流会显著提高 token 消耗，需要用门禁、缓存和任务拆分控制成本。

国产模型在很多普通业务里已经够用，但多模态和复杂工程仍要按场景实测。

长期做 AI 应把电脑、内存、网络和本地模型环境视为生产资料投资。

Codex 的使用门槛不只在模型能力，还在系统版本、网络、区域、客户端资源和账号稳定性。

中文界面问题可能同时涉及本地资源包、客户端版本和网络加载，不宜只归因于安装包。

重度开发时 Plus 很容易不够用，是否升级 Pro 或套餐应按任务强度和失败成本计算。

中转、号池和月抛号能降低短期成本，但会放大风控、记忆丢失和稳定性风险。

重度使用 Codex 时，订阅制往往比 API 更适合高频探索和执行。

灰色账号和低价代充的风险不只在价格，而在掉号、售后和责任不清。

skill 可能被模型内化，但业务流程和项目约束仍需显式沉淀。

AGENTS.md 是 Codex 工作流的关键入口，可显著影响生成结果和执行边界。