开发者发现Claude Code将“high”推理档静默映射为低档数值，质疑付费高档却获低质服务。Anthropic回应称数字无意义、性能不变，但用户反馈模型变笨、响应变快，且抓包显示high与low的推理量相同。此事引发信任危机，因Anthropic此前已有类似静默降级前科，开发者担忧参数变更影响工作流且无日志可查。

多智能体系统虽提升效率，但推理强度过高会致token消耗暴涨5至10倍。应匹配任务难度选择推理档位，如Scout用low、Worker用medium、Smart worker用high。协调者应专注分派任务，避免过度思考。设置fork_turns为none可减少上下文继承成本，并明确边界指令防止递归。合理配置可大幅节省成本，但需持续优化。