多模型分层与成本优化

围绕用强模型规划、中端模型执行、廉价机制层降本以及多模型协作的分层智能体架构：@marfinxx 介绍 Anthropic 展示的 Claude Code 内 100 个子代理并行竞技场（/arena），Opus 5.5 生成 100 个多样化解题者，Sonnet 5.5 在隔离沙箱配对对决，对抗性裁判在代码执行前、输入规模放大时、标记完成前三个关键点攻击，10 波各 10 并发子代理，零上下文串扰。@fabrice_mayrand 称 5 分钟内可大幅削减 AI 账单：创建账号、替换 API 端点、发送完全相同的请求。@marcusyul 称发现 @NousResearch 和 @openclaw 的杀手级替代品，@tinyhumansai 的 openhuman 更快更便宜，邮箱总结任务速度差距明显，还能实时显示上下文窗口与各会话成本。