对于大模型可以选择200K,400K和1M，是不是通常用200K默认就行了？

是的 大部分200解决不了的400也不能解决

不过可能有的任务没办法 堆到1m也得跑

看用的什么模型以及在不在乎成本吧，在你给这几个档位里400K算是对大多数模型比较平衡的了，强的模型可以撑住1M上下文但是花费高，弱的模型注意力撑不住1M上下文

200K有点吃Harness了，400K会好点

1M一般成本太高 收益不高我不用

贵的200k,便宜的400k,不要钱的1m

codex用默认的就行，远程压缩是真好用，我用过质量最好的压缩，不用特意做上下文管理

如果 DeepSeek 这种缓存很便宜的是拉高好还是低点好

20万太少了，100万费用顶不住，grok build 的50万实际上最通用

400k 我是够用的

看任务的边界，一般来说272k，为什么是272k？因为openai的272k收钱分界线。1M上下文只是支持，但能力是边际下降的。

个人感觉200k一会就到了，起码也得写400k

佬们上下文满了是选择压缩上下文,还是另开一个会话?