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社区实测：让模型写短能省钱，压缩输入反而更贵
Claude Code 昨天刚上线 concise 输出风格，社区里一篇论文恰好测了「让模型写短一点到底省不省钱」这个实际问题。
作者在 r/MachineLearning 上公布了结果：对照 **9 个模型**（含 **Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 4.6**、GPT-4o、GPT-5.4、Qwen、DeepSeek、Gemma、Kimi 等）在五类短答案数据集上的表现，凡是通过提示让模型缩短输出的，精度基本不变，但成本平均便宜约 **1.5
💡 为什么值得看9 模型实测证明 concise 能省 token 成本
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r/MachineLearning 社区论文帖
Reddit 社区用户发布的研究论文摘要，作者声明论文与代码/数据已开源，对应一篇独立论文。
单源、社区自测，非官方一手，也未交叉验证；数字(1.5x/3x/96%)来自作者自述，属单方说法，可以跟进但不必当作定论。
延伸阅读
论文在 alphaXiv 上，直接核对 5 类数据集的成本与精度矩阵，判断「省 token」的结论在多大程度上依赖模型与任务类型。
GitHub 仓库开源了评测代码，想复现或扩展到自己的模型/语言场景可以自己跑一遍。