# 在LLM中选择最佳图像输入细节级别

- 来源：OpenRouter：Announcements（RSS）
- 发布时间：2026-07-07 08:00
- AIHOT 分数：65
- AIHOT 标记：精选
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmrauzt0c01b2ihogk1sosfm5
- 原文链接：https://openrouter.ai/blog/insights/image-detail-low-cost

## 精选理由

OpenRouter 用 1730 道题的实验告诉你，降图像细节未必省钱，GPT-5.5 上反而更贵，真正靠谱的开关是控制推理努力。做视觉应用的不看这个容易踩坑。

## AI 摘要

在5个模型上测试了1730道视觉推理题，发现将图像细节降至"low"会损失准确率，且在gpt-5.5上费用反而上升。真正可靠降低成本的手段是调节推理努力（reasoning effort）。

## 正文

我们在 5 个模型上跑了 1,730 道视觉推理题。将图像细节设为"低"会损失实际准确性，而在 gpt-5.5 上，账单也随之上涨。真正能稳定降本的手段是推理努力。