OpenRouter：Announcements·2026-07-07 08:00· 2026-07-07精选AI 评分65

在LLM中选择最佳图像输入细节级别

Choosing the Optimal Image Input Detail Level in LLMs

AI 导读

在5个模型上测试了1730道视觉推理题，发现将图像细节降至"low"会损失准确率，且在gpt-5.5上费用反而上升。真正可靠降低成本的手段是调节推理努力（reasoning effort）。

推荐理由

OpenRouter 用 1730 道题的实验告诉你，降图像细节未必省钱，GPT-5.5 上反而更贵，真正靠谱的开关是控制推理努力。做视觉应用的不看这个容易踩坑。