- 作者最初使用 Claude Fable 5 对代币经济学进行深度研究，但它在 30 分钟内耗尽了令牌限制，没有产生结果，这促使需要进行优化。
- 为了降低成本并提高效率，作者利用现有订阅（Claude、Codex、Antigravity），通过自定义设置共享内存，允许多个模型协同工作而无需额外支付费用。
- 实施了模型编排模式，为更便宜的模型分配特定角色（例如，Claude Sonnet 5 用于查找，Claude Opus 4.8 用于验证），并仅使用 Claude Fable 5 进行规划，从而将研究时间从 30 分钟延长到几个小时。
- 通过强制执行规则来减少幻觉，例如将查找和验证代理分开，要求为声明提供网址和引文，避免未提供来源的数字，并根据研究中发现的错误不断调整规则。
- 将 /deep-research 工具移到流水线末端，对预先验证过的发现进行处理，以使用更少的令牌并提高效率，从而从 30 分钟内的 111 个代理减少到 22 分钟内的 61 个代理。
- 使用 LLM wiki 模式在 Obsidian 中构建了可信知识库，并配备了自动化检查和人工监督，但最初的规则有时会错误地拒绝有效项目，这突出了混合人机协作的必要性。
- 研究的关键发现包括：线束设计会显著影响令牌使用（例如，约 66 倍的差异），上下文压缩可能会因触发循环而增加成本，会话中工具变更可能会悄无声息地对缓存内容重新计费，以及由于框架开销等隐藏因素，发票成本通常超过简单的令牌估算。
- 作者建议：使用廉价模型进行初步研究，使用准确模型进行验证，最后进行深度研究；同时利用多个订阅并定义角色，避免过度依赖单一昂贵模型。