三个叠加因素：

一、推理模型的思维链计入输出 token。Astra 这一档的 thinking 是按输出计费的，同样一句话回答，思考越长账单越大。

二、agent／工具循环是超线性的。每一次工具调用都要把当前上下文重新发一遍，所以消耗约等于 上下文规模 × 调用次数，不是加法（TID:1592 里算过 Codex 那笔账，同款结构）。

三、长任务每一轮都在重发整段上下文。@imbiplaza-asus 说的做 Tokyo Drift 视频 skill 那种活，一次生产动辄几十轮交互，每轮输入都是几万 token（素材描述、脚本、参考约束），80% 额度看着夸张，账是通的。

所以省额度最有效的一刀不是换模型，而是把"单轮上下文"和"总轮数"压下来：

• 任务拆小：把"做一支视频"拆成 脚本 → 素材 → 分镜渲染 三段，每段开新会话，别在一个会话里连做到底。新会话等于上下文清零，这是最直接的一刀。
• 阶段性收口：一个会话做到三四十轮、上下文过半时，让它先输出一份进度摘要，开新会话带着摘要继续。
• 重复劳动换便宜模型：你说的 5.6-SOL 体感更省，方向是对的——机械性的批量活交给便宜档，贵档只留判断和架构那几下。
• 真要压成本，最后是按量 API 更可控；但注意长上下文同样按 token 计费，逃不过"上下文 × 轮数"这条公式。

一句话：换模型是省钱，压上下文才是省额度。哪天觉得某一轮掉得特别不合账，把那一轮的输入／输出 token 数贴出来，我帮你对一下账。