给模型看模糊图反而更烧钱：OpenRouter 实测图像清晰度与成本倒挂

在LLM中选择最佳图像输入细节级别

OpenRouter 拿五款模型在 MMMU-Pro Vision 上跑了一遍，发现给推理模型喂低清图（detail: low）经常既费钱又拉胯。gpt-5.5 用低清图准确率从 79% 掉到 65.2%，但每题成本反而从 4.5 美分涨到 5.1 美分——因为模型看不清，被迫多想了 1.6 倍的推理 token，输出端多花的钱直接吞掉了省下的输入成本...

推荐理由：OpenRouter 拿五款模型在 MMMU-Pro Vision 上跑了一遍，发现给推理模型喂低清图经常既费钱又拉胯。gpt-5.5 用低清图准确率从 79% 掉到 65.2%，但每题成本反而从 4.5 美分涨到 5.1 美分——因为模型看不清，被迫多想了 1.6 倍的推理 token，输出端多花的钱直接吞掉了省下的输入成本。Gemini 2.5 Pro 也一样，低清下准确率掉 5 个百分点，成本涨 15%。文章还给了 Gemini 2.5 Flash 的对比，低清下成本确实降了，但准确率也崩了，说明非推理模型可能适用不同策略。我会先打个折：测试...