AI 迷思破解：使用「主副模型分工」反而讓研究任務成本暴增 35%
開發者進行嚴格對照實驗，測試高階模型指揮廉價 worker 模型架構的成本效益與出乎意料的發現
- 作者實際測試了熱門的 主副模型分工（Orchestrator-Worker） 架構，試圖透過高階模型指揮平價勞工模型來節省 API 費用。
- 經過四組控制實驗比對，在相同任務與初始狀態下，授權主模型委派任務的組別成本高出 35%，完全沒有達到省錢效果。
- 實驗結果顯示，在四個測試案例中有三次因委派而成本增加，另一次則僅能打平，總花費從單獨執行的 $16.84 美元攀升至 $22.71 美元。
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「委派任務在成本上輸了三次，第四次也只是平手而非獲勝。」
- 雖然目前尚未在程式碼編寫任務中進行測試，但作者懷疑該架構是否真的如外界吹捧般具備實質效益。
- 呼籲有使用此工作模式的開發者，應重新檢視並實際測試其成本與效益，切勿盲目跟風。
來源：r/ClaudeAI
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