學會「配額工程」，否則你將無法再負擔大模型的使用成本

• 面對 Claude 等高階模型的昂貴費用與嚴格的使用頻率限制，開發者被迫尋找更具成本效益的解決方案。• 核心解法是導入 配置工程（Allocation Engineering），透過建立模型與工作量的型錄，讓 AI 自動決定最佳的多代理人與多工作分配系統。• 透過將大型任務拆解，並依據難易度分派給適合的代理人，例如將簡單掃描交給 Ollama 本地運行，將困難修復交給 Codex 或 GPT-5.5。• 系統會以 背景平行處理 的方式執行各個任務封包，讓主要的 Claude 對話視窗保持暢通，大幅節省高階 Token 的消耗。• 讓不同模型擔任 驗證者（Verifier） 互相檢查成果，不僅能確保程式碼品質，還能善用各種已訂閱的工具。> 「透過實作配置工程，我們能突破成本限制，讓 AI 代理人網路在背景自動化協同作業。」