# 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

> 原标题：在LLM中选择最佳图像输入细节级别

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-07-07T00:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/42960
- 原文：https://openrouter.ai/blog/insights/image-detail-low-cost

## 摘要

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...

## 锐评

OpenRouter 拿五款模型在 MMMU-Pro Vision 上实测，结论很直接：给推理模型压画质省钱，往往既亏效果又亏钱。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——模型看不清图，推理 token 多烧了 1.6 倍，输出端多花的钱直接吞掉了输入端省下的那点。gemini-3.5-flash 也是类似趋势，低清图成本 2.96 美分，自动档反而只要 2.80 美分。

非推理模型倒是另一回事。gpt-5.4-mini 和 gpt-4.1 用低清图确实省钱，但准确率分别掉了 9.7 和 17.4 个百分点，相当于用精度换成本，值不值看场景。图表类问题对清晰度最敏感，gemini-3.1-pro 从低清切到自动档，准确率从 78.6% 跳到 91.7%。

正文没披露测试的题目分布和错误类型细项，也没说低清图具体在哪些题型上翻车最严重。另外，推理强度（reasoning effort）这个 knob 怎么调能兼顾成本和效果，文章只提了方向，没给具体参数建议。