今天最重要的判断是：AI 模型正在从“能力竞赛”进入“单位任务经济性竞赛”。
GPT-6.1 Sol 以约五分之一的价格逼近旗舰模型；Sonnet 5.5 的一线使用数据则同时指向更快、更少 token 和更多已完成任务。真正值得衡量的已经不是每百万 token 单价，也不是某个 benchmark，而是完成一个可靠业务结果需要多少成本、时间和人工接管。
这会带来三个变化。
- 模型路由成为产品设计。 不同任务对智能、延迟、成本和可靠性的权重不同，中档模型不会简单消失，而会在合适工作流中获得更高性价比。
- 工作流资产比 prompt 更重要。 GitHub 的 Android 安全案例表明，围绕入口点和漏洞类型设计的 taskflow，能把通用模型变成可重复的专业审计系统。Prompt 只是其中一层，参考资料、工具、权限、评估和回滚共同构成系统。
- 软件界面开始为 agent 重构。 无登录域名搜索、可调用广告操作层、从迁移项目中沉淀 skill，都说明 SaaS 的下一代接口不仅服务人，也服务代理。
对 opcpay.org 而言，内容方向应从“哪个模型更强”推进到“成本下降后哪些商业流程首次可行”。支付、风控、客服和合规都有高频、可量化的任务，但也天然要求权限隔离、完整审计和失败回滚。更便宜的智能扩大机会，可信执行系统决定机会能否落地。
下一步值得持续跟踪：模型路由的真实单位经济性、agent-facing API / CLI、可复用安全审计工作流，以及支付场景中的权限与审计控制层。