（来源：上观新闻）
研究者让同一⏲个 Age🙇♀️nt 在同一🍉😬个任务上🙎🐝跑了 4 次，结☯😭果发现🇮🇨： 在不🉑同任务之间，最🇻🇺👨🦱贵的任务比最便⛔宜的任务多🇦🇼↙烧约 👨✈️700 万🎫个 To📼ken（F🏒igure 2a🇹🇨♨） 在同一模👱♀️型、同一任🇳🇿务的多次运👪😊行中，最贵🚪🇯🇵的一次大约是最🏜便宜的一次的 2🕵👩👩👧👧 倍（F📲igure 2b🇪🇬） 而如果跨模💄型对比同一个任务🇩🇴🇬🇳，最高消耗🇷🇸和最低消耗之间可🧐🇮🇨以相差高达🌽 30 倍 ☘最后一个数字尤🇬🇵其值得关🔐🇵🇰注：这意味着🇼🇸⏫，选对模型和☸选错模型之间的🦹♀️成本差距，👨🎓💷不是“贵一点”👩👩👧👧，而是“贵出一个➕🇨🇩数量级🤭”🏴💆♂️。
或者说，在同🗳👽一时间窗口💩，信息摄取🍤🕚与结构整⬛🕉理内是竞争资源，🇬🇧而非互补资源🚀。简单说就是给 A🍿gent🥵 装一🐕个"油表"：♾️🎪当 Toke🐁n 消耗🌔接近预算时📟❕，强制它停止无👨👩👧👧效探索🇸🇧💎，而不是一路🧝♂️🇵🇪烧到底👨👧👧🔅。它打开😘🇩🇰项目，读了 🤝20 个文件，改🏐🎂了改，跑🇵🇹⁉了一下🎄🛠测试，没过，🥘☀又改，🇬🇦又跑，还是💂🌠没过……来回💒折腾了十几🇦🇨轮，终于——还🚉🚿独立站SEO是没修好👩🎤。
