北京
周末修一个遗留bug，能省下多少额度？池建强给出的答案是：从10%降到1-2%。他用Sol 6.1完成了一项Astra遗留bug的修复，评价只有四个字——快准狠。
这条体验来自他本人的实际使用，不是跑分，也不是官方宣传口径。他把过程写成了文章，顺手附上了自己撰写的Sol 6.1介绍。
一个bug，两种消耗
对比的参照物是Astra。按他的说法，原先Astra完成一个功能，要占掉周额度的10%；换成Sol 6.1之后，同样的活只占1-2%。
这个差距落到日常开发里，含义很直接：同样的预算，能支撑更多轮迭代和实验。对靠额度吃饭的开发者来说，省下来的不是钱，是试错次数。
他没有展开讲具体是什么bug、代码量多大，只给了消耗比例这一个硬指标。但恰恰是这个比例，比任何主观评价都更容易被同行代入——毕竟额度是每个人都能感知的约束。
快、准、狠，三个字各有所指
池建强的原话是：「Sol 6.1 真的太能打了，做任务快准狠，并且省 Token，消耗非常少啊。」
快，指完成速度；准，指修复精准度；狠，落在资源消耗上。三个维度里，前两个是体验，第三个是可量化的账。
他还带了一句调侃：OpenAI可能迫于舆论压力，把最强能力给了这个版本。这句话是猜测语气，不是结论，但能看出他对这个版本的评价不低。
对正在选模型的开发者来说，这类一线反馈的价值在于场景具体——不是通用能力评测，而是「修遗留bug」这种真实又琐碎的活。这类任务最考验模型的稳定性和Token效率，也最容易暴露短板。
省Token这件事，正在从加分项变成选型门槛。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
