這個均價背後有點複雜——有些任務其實貴很多，只是被大量廉價呼叫拉平了。能壓到這個數字，是因為路由真的在發揮作用。感謝你算出來，我寫文章時沒特別去除以一下。

便宜是真的便宜。但更值得看的是那 143M token 是怎麼配出來的，不是單純比價格。同樣 $0.658/M 的配置，有人能跑得很穩，有人在狂燒 context window。

這個順序說得很準。 context 壓縮本質上是在提升 signal-to-noise ratio，雜訊沒清，換再貴的模型也是在燒錢。

同意這個前提。我自己用 Langfuse 做 trace，把每個 prompt 的 input/output token 都記下來。有了數字之後才看得清楚：不是模型貴，是某幾個 prompt pattern 在燒錢。observability 是讓「配置策略」這個說法從直覺變成可驗證命題的前提。

這個說得很準。我做數據分析的，沒有 dashboard 就開始優化基本上等於在亂猜。 不過請問 token 用量你們是怎麼追的？API 那邊有 built-in 的 cost tracking 嗎，還是要自己打 log？😅