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shao__meng@shao__meng
shao__meng@shao__meng推荐理由：Shoumeng 教你用 Fable 5 搭配 Sonnet 5 做 Harness，34% 成本拿 90% 效果，适合想省 token 又不降智能的人。
模型编排
共 5 条相关 AI 资讯
7月13日
08:27
Shoumeng 分享了为 Claude Fable 5 设计成本高效 Harness 的思路，核心是利用 token 维度上的智能不对称——少数 token 需要前沿模型，多数只需廉价执行。三种分配模式分别是编排者（委派 worker）、顾问（被低阶执行者咨询）和验证者（检查产出）。实验一 Parameter Golf 中，Fable 5 作顾问 + Sonnet 5 作执行者，以 34% token 成本达到 Fable 独跑约 90% 的增益。实验二 BrowseComp 完整集（~31M tokens/题）中，Fable 编排 + Sonnet worker 实现 96% 分数 / 46% 成本。文章总结了四条设计准则：审视任务形状、使用委派启发式、评估协调成本、保证 prompt cache 命中。
7月11日
05:58
05:58
Aravind Srinivas@AravSrinivas
Aravind Srinivas@AravSrinivas精选
推荐理由：Perplexity CEO揭秘自家搜索背后的模型编排：用GLM 5.2后训练，必要时上Opus，比Grok 4.5和Opus Fast还强？
6月23日
14:21
14:21IT之家（博客/媒体）
推荐理由：日本 Sakana AI 搞了个 Fugu 系统，能自动选最好的模型干活，Fugu Ultra 在某些测试上比 Anthropic Fable 5 还强，值得看看。
6月12日
13:20
13:20
AI Will@FinanceYF5
AI Will@FinanceYF5推荐理由：做复杂自动化流程的开发者，用这个方法能避开 Fable 的限额瓶颈，让 Fable 当调度、Opus 干重活，效率翻倍，值得一试。
13:19
13:19AI Will@FinanceYF5
AI Will@FinanceYF5推荐理由：频繁用Claude Code的开发者最怕触限额——这个分层策略用Fable 5做调度、Opus只干重活，算力省一半效果不变，建议直接抄作业。