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Anthropic成本指南：effort调整与模型选择
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AI 综述
10月12日，Computing Life刊文解读Anthropic成本指南。指南建议以每个成功任务的成本比较模型，优先测试调整effort，再衡量多模型分层是否更划算。报道指出，会话中切换模型可能破坏提示词缓存，调整effort则不会。在SWE-bench Pro测试中，先用low、失败后用high重跑的策略，准确率为97.0%，每题成本为0.17美元；全量使用high的准确率为95.3%，每题成本为0.29美元。
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最新进展10月13日 08:00
指南建议优先测试effort调整；所述测试中，low失败后以high重跑比全量high成本更低、准确率更高。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Computing Life · Share · 鸭哥调研精选Anthropic 成本指南解读：该调 effort 还是换模型
Anthropic 成本指南建议按每个成功任务的成本比较模型，并优先测试调整 effort，再衡量多模型分层是否更划算。文中指出，会话中切换模型可能破坏提示词缓存，调整 effort 则不会；SWE-bench Pro 测试中，先用 low、失败后用 high 重跑，准确率为 97.0%，每题成本为 0.17 美元，全量 high 则为 95.3% 和 0.29 美元。
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