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我的代理重试的次数比应该的要多，这导致我的账单飙升。我试着找出原因，但没有一个工具能提供太多帮助。对我来说最糟糕的是，所有的使用情况都显示为汇总数据，包括总令牌数、总费用，可能还按模型分类。 于是我最终在OpenAI前面搭建了一个简单的层，每个请求都被强制携带一些上下文信息（代理、任务、用户、团队），然后记录和计算每次调用的费用，并设置一些基本的限制，这样如果出现异常情况就可以进行阻止。这是一个非常基础的实现，但仅仅看到“这个代理 + 这个任务 = 这个费用”就让我松了一口气。 它使用你自己的OpenAI密钥，因此在执行方面并没有做什么神奇的事情，只是进行观察和强制执行。 我想知道你们现在是如何处理这个问题的。你们只是关注汇总使用情况并信任它，还是已经建立了某种机制来按代理/任务进行细分？ 如果有用的话，这里是我正在使用的粗略版本：https://authority.bhaviavelayudhan.com/

我只考虑每月20美元的版本。 我过去一年一直在订阅Claude，虽然我真正开始好好使用大型语言模型（LLMs）是在过去几个月。使用Opus时，我每5小时能收到大约5条消息（可能是7000行代码的代码库，比较新），使用Sonnet时更多。后来我取消了这个订阅，因为几乎无法使用，约一周前我订阅了ChatGPT。目前我在使用5.4 High版本，没遇到过限制的问题。但它生成的代码确实“不同”，我需要提前更多地规划。它的计划模式也没有Claude那么精确（没有列出它计划实现的方法存根等），所以我想我可能需要改变与它的工作方式？最后，在正常聊天中，它的输出明显更冗长（当个性设置为高效时），并且速度很快（当设置为思考时），但常常感觉没有我希望的那么全面。 我的问题是：这是一个“你用错了方式”的情况吗？我只是需要适应不同的互动模式？还是其他人也注意到质量上有实质性的差异？理想情况下，我希望继续使用ChatGPT，因为Anthropic的限制几乎不切实际。