厂商视角「30% faster」「up to 30% less」都是厂商自报,没有给任务集、测量口径和方差。Epic 那段引言是客户背书,只有定性描述。
数字口径「up to」(最多)和「for most work」(多数工作)叠在一起,30% 只是上限,不是典型值。另外有两处成本反方向上升:思考默认开启并计入 max_tokens;同尺寸图片比 Sonnet 4.6 多耗约 2.5 倍 token(¶11),对比对象不是 Sonnet 5。
自己验证把输出 token 拆成 thinking 和 text 两部分统计;对含图片的任务,单独比较缩图前后的 input token。
数字口径effort 档位名跨模型、跨 surface 都不等价:Platform 默认 high,Claude Code 默认 medium。不先固定档位就比较「Sonnet 5.5 vs Opus 5.5」,结论不成立。
自己验证对比时在请求里显式写明 output_config.effort,在 Claude Code 里显式传 --effort,并把实际档位写进日志。
可复现性文中所有 400 错误约束(disabled、强制 tool_choice、between_tools 用在 xhigh 档、旧版 computer 工具)和缓存失效规则,都能用几次廉价调用直接复现。
自己验证写一个小脚本,逐条发出会违反约束的请求,断言状态码为 400;连续发两次相同前缀、只改顶层 effort 的请求,看第二次 usage 里的 cache read 字段是否归零。
遗漏全文没有给出 Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 之间的任何定量差距(质量或价格),「什么时候该换 Opus」只有定性说法。cyber 防护会误伤多少正常请求也没有数据,只说「Most routine software development is unaffected」。
自己验证在 model-eval 的 DEEP 题集上,同档位跑两款模型,记录得分和 refusal 率;把安全相关的题(如 DSH 插件签名调研里的绕过分析)单独统计拒绝率。
遗漏advisor 返回的建议是加密的,代码读不到(¶28);fallback 换模型也不会主动提示。对审计场景来说这是可追溯性缺口,文章没有讨论。
自己验证能否从响应元数据还原出实际作答的模型。