GPT-5.5 价格翻倍但输出更精炼：OpenRouter 实测真实成本影响

GPT-5.5 实际成本：单价翻倍不等于总成本翻倍

核心发现

OpenRouter 对 GPT-5.5 的真实使用成本进行了系统测量：

• 每 token 价格：GPT-5.5 较 GPT-5 翻倍（2x）
• 输出 verbosity：GPT-5.5 输出显著更精炼，平均 token 数减少
• 净成本增幅：实际增量低于 2x，具体取决于任务类型

对 AI Agent 的影响

Agent 工作流成本模型变化：

• Agent 通常需要多轮 LLM 调用，成本敏感
• 更精炼的输出 = 更少的后续处理 token → 级联节省
• 高质量单次推理可能替代多轮低质量推理 → 总成本反而降低

Agent 架构启示：

• 选择模型时不能只看单价，需考虑「完成率 × 精炼度」
• Skill 设计中应优化 prompt 以利用精炼模型的特性
• 多 Agent 系统中，核心推理节点用高端模型、辅助节点用轻量模型

市场影响

• OpenRouter 的透明成本分析为开发者提供了模型选型的数据支撑
• 暗示 LLM 定价从「越贵越好」转向「性能-成本最优化」
• 对 Agent 平台（如 OpenClaw）的模型路由策略有直接影响

GPT-5.5 的定价策略反映了 LLM 市场的成熟：不是单纯提价，而是通过更高效的推理实现更好的性能-成本比。