detail 参数 low 和 high，token 差多少

同一张 2000×1500 的图按 detail=low 和 detail=high 各调一次，账单里的输入 token 相差好几倍，团队里没人说得清该用哪个档位。

这类报错背后常见的原因有几处，逐个排除就行。low 会把图片缩到固定较小分辨率再编码；high 会先切块再逐块编码，token 随尺寸增长；不传该参数时走默认档位，行为与预期不同；高分辨率小字任务里缩放过度，答案错误率上升。

上来先用低精度档位跑通链路再评估效果

payload['messages'][0]['content'][1]['image_url']['detail'] = 'low'

接着对比两档在同一批问题下的准确率

python eval_image.py --detail low,high --cases 50

再往下对高清图做裁剪，只送关键区域

python -c "from PIL import Image;Image.open('a.jpg').crop((0,0,800,800)).save('crop.jpg')"

剩下的就是把每档的 token 与准确率一起记录

print({'detail': d, 'tokens': u, 'acc': a})

改完先别撤，确认这几项。在准确率可接受的前提下，输入 token 明显下降，账单金额回到预算之内，长图任务也不再动辄超限。

容易忽略的是，图片先缩放再送并不总是更划算，小字识别任务里缩图会让准确率大幅下降，最后反而要重跑更费钱。线上能稳定复现的问题都不算难，难的是只在大流量下才出现的那种。