据 @bcherny 在 X 上的推文所述，用户可通过 /model 选择努力级别：Low（更少 tokens、更快）、Medium（平衡）、High（更多 tokens、更强智能），其本人偏好始终使用 High（来源：Boris Cherny，2026年2月11日推文）。据多家AI平台文档报道，较高的 token 配额通常带来更长上下文与更深推理，从而在复杂任务、检索增强生成和代码生成上提升质量，同时增加推理成本与时延。依据企业级产品实践指南，高级别适用于关键流程（数据分析、合规摘要、招标响应），中级别可作为默认，低级别适合高并发的轻量问答与路由，以优化单位成本与吞吐量。

据@JeffDean透露，谷歌AI持续在模型架构创新方面投入，并探索能够扩展大语言模型上下文长度的新方法。早期研究已取得突破性进展，模型能够理解和推理更长文本内容，这将极大提升文档摘要、代码生成和企业AI的上下文理解能力。该创新满足了行业对处理大规模信息的AI模型需求，为需要深度文档分析和自然语言处理的领域带来新的商业机遇（来源：Twitter/@JeffDean）。