说不定你使用其他家便宜模型去审查你用gpt-5.6-sol max写出来的代码依然会有不少问题呢。我觉得选择哪个模型，并不是越厉害越好，要看你任务的复杂程度以及各个模型的特点
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最主要还是根据自己的实际任务来选模型吧, 大部分工作并没有难到非要上顶尖模型, high, xhigh 这些模型的时间成本极高, 但是这点总是不被考虑到.
况且, 按照最近两年的模型性能增长规律, 现在的中端模型几乎就是前几个月的顶尖模型, 既然你前几月能完成工作, 为啥用现在的中端模型不行?
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做计划的时候要把实现写的具体些，分割的小一些，这样普通模型写起来才会好且快。我现在基本上用gpt5.5或者opus或者任何一个顶级模型写plan，然后用ds4 flash都可以完成的很好。最后再用got review一下就可以了
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1.问题是即使是最好的模型rp写文也就那样啊。如果你只是给自己看，那预设不和模型一样重要尤其是自定义文风？那么多重型预设是假的？肥波正价吃一次和deepseek吃一次是一个价格？
2.工程项目，事实上什么模型都要review,gpt5.6一样喜欢产出一大堆不需要的字段，加上各种软件工程或者示例特化后效果才有所提高，我目前没有感觉到什么模型是不需要review的，你顶多说返工次数少一点，记忆力稍微强一点。
3.这件事情主要看成本，尤其如果是网安领域做AI辅助的安全扫描，如果一个任务要调100000次和调100次是不一样的，因此成本是必须考虑的一环。当然有钱那直接堆量就行了。
4.所以归根揭底还是我太穷了 
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我到了发布前版本了，现在的目的是de掉所有bug，把能优化的都优化了
小项目就确实了，小项目我管你高复杂度/工程缺口干什么（
以前的bug怎么还留着的，是新模块引入的以前bug起爆，还是历史遗留
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antigravity里4.6纯写文不写代码的额度够用吗
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创造性写作其实不费钱的，fable再贵，也是代码夸夸写费钱，你就写个文，顶多1wtoken
自定义文风真的有用吗（，我的文风约束基本都不起效果，还是有什么必须要的东西
再者，既是因为最好的模型rp写文也就那样，所以才更难用不最好的模型了
前几个月也很难完成工作
高端模型也就是review的次数少了，细化的东西少了
我的使用体感是:日常确定性的代码任务，plan做好了，模型都差不多。发散性的任务，自己都不太清楚的，使用高级模型更利于起一个相对严谨的结构。
我是这么说的
问题是不太可能过于具体、小。
走airp这条路openai又不是没试过，20年就在ao3推它的模型了，说句不好听的
都没得吃。ao两家大规模营收增长就是25年后coding带起来的。
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想想 4o 那时候直接被喷到飞起来
唯一一次回退模型检查点
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我们也在用ai有时候，太过智能的模型也不好，会潜移默化的影响你，目前我在用千问3.5主打一个性价比，有时候太聪明的模型，一样的事情，成本确实太大了
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一般都是多轮交互吧，我光大纲就7000-10000，然后让它扩，基本上扩下来要20-30wtoken了至少，加上你知道的这种预设的缓存率比较一般，而且还要重roll
不过rp确实是模型敏感加上不会花太多，现在连哈吉米我都完全不想用了，主要是工程和研究感觉不能完全用顶级模型代替，尤其是找bug这种，要全量扫描和披量出洞和测试，其实大部分用不着那么强的模型。现在一大堆机构还在用传统的规则化方法呢
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@LukeToWorl 都是这个问题。
理论上来说交接可以，但总有你想不到的事情，更何况高级模型自己本身plan还有错
这个问题我有发言权，狠狠地认可佬。举个经典的例子，降智问题，本人已经不只出现了一次因为降智导致一两天的工作白干。更别提降智会导致的删文件之类的问题。再比如修复和开发新功能，高思考模型可能就考虑出来了。
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干的快不一定干的好，可以的话恨不得全部工作交给ai，一次性解决完问题才是目标。除非是不需要脑子的重复工作。
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大概率 review 不出所有的问题（也许可以，可能花的成本不值得），重要做好测试，尽量减少问题就行了，可能需要接受这一点，以前也解决不了这个问题的
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高思考模型降智已经很恐怖了，中端模型降智不敢想都
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那你是我的项目的目标用户啊（
我就是做长篇小说写作的东西，这个确实，我的解决办法就是分粒度、按需知悉、非必须都单次