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我的代理重试次数有点超标，导致我的账单蹭蹭往上涨。 我尝试找出原因，但现有的工具帮不上什么忙。 更糟糕的是，所有数据都显示为总使用量。总的Token数、总费用，可能按模型区分一下。 所以我最终在OpenAI前面搭建了一个薄薄的中间层，强制每个请求都携带一些上下文信息（代理、任务、用户、团队），然后记录并计算每次调用的费用，并在其上设置一些基本限制，这样如果出现问题，你就可以阻止它。 它非常简陋，但即使只是看到“这个代理 + 这个任务 = 这个费用”也让我松了一口气。 它使用你自己的OpenAI密钥，所以在执行方面并没有做什么神奇的事情，只是观察和强制执行。 我想知道你们现在是如何处理这个问题的。你们是只关注总使用量并相信它，还是已经构建了一些东西来按代理/任务进行细分？ 如果对你有用，这是我正在使用的粗略版本：https://authority.bhaviavelayudhan.com/

我只考虑每月 20 美元的订阅方案。<p>过去一年我一直订阅 Claude，但实际上最近几个月才开始真正使用 LLM。使用 Opus 时，大约每 5 小时能发 5 条消息（可能是一个 7000 行代码库，相当于是全新的项目）；使用 Sonnet 时更多。后来我取消了订阅，因为它几乎无法使用，大约一周前订阅了 ChatGPT。目前使用 5.4 High 版本，我还没有遇到限制问题。但它生成的代码确实“不一样”，我需要提前做更多的规划。它的规划模式也不如 Claude 那么精确（它不会像 Claude 那样列出它计划实现的函数桩等），所以我想我可能需要改变我使用它的方式？最后，对于普通聊天，它会生成更冗长的输出（将个性设置为“高效”），而且速度很快（使用“思考”模式），但通常感觉它不如我希望的那么彻底。<p>我的问题是：这是一种“你用错了”的情况吗，我只需要习惯一种不同的交互模式？还是其他人也注意到了质量上的实质性差异？理想情况下，由于 Anthropic 的限制几乎不实用，我想坚持使用 ChatGPT。