一位用户描述了一种使用大语言模型（特别是Anthropic的Claude）的工作流程优化策略。起初，他们主要依赖Claude Opus进行研究、规划和编码，但发现成本过高。然后，他们尝试使用Claude Sonnet进行执行，Opus进行审查，这更具成本效益。目前的设置是使用Opus进行高级规划和审查，同时将编码任务分包给DeepSeek、GLM和Kimi等更便宜的模型，从而显著降低了token支出。 AI
影响 用户正在通过在高级和经济型大语言模型之间划分任务来制定节省成本的策略，这表明日益关注运营效率。
排序理由 用户描述了使用大语言模型的个人工作流程和成本优化策略，而非新产品发布或行业性事件。
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