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性能与成本

使用本指南在输出质量、运行时长与提供方成本之间取得平衡。

成本驱动因素​

主要因素：

  • Number of requested outputs (contentTargets counts)
  • Model choice for text and image generation
  • Retries caused by transient provider failures
  • Higher token budgets (maxTokens) for long outputs

你可以在 generation.analytics.json 中查看每次运行总量。

运行时驱动因素​

主要因素：

  • Total output count and mix of content types
  • Primary content type (article primary uses structured flow; non-article primary uses generic flow)
  • Image model speed and retry behavior
  • Network latency and provider backoff windows

主输出为 article 时执行结构化文章阶段；主输出为非 article 时执行通用主输出阶段，并仍渲染一张主封面图。

成本控制模式​

  1. 先用 dry-run 验证：
ideon write --dry-run "Your idea" --primary article=1 --secondary x-thread=1 --secondary x-post=1
  1. 先少量变体，再逐步扩展：
ideon write "Your idea" --primary article=1 --secondary x-post=1

  1. 使用作业文件进行可复现实验，一次只调整一个变量。

  2. 探索阶段优先更快模型，最终阶段再切换到高质量模型。

运行时控制模式​

  1. 在早期迭代中控制 contentTargets 数量。
  2. 仅在确实需要线程结构时使用 x-thread。
  3. 中断后优先 resume，而不是从头开始：
ideon write resume
  1. 若某一阶段反复失败，先参考 故障排查 诊断，再增加目标数量。

实操流程​

  1. 先执行 dry-run，确认编排与输出。
  2. 执行低数量实时生成。
  3. 检查 Markdown 质量与 generation.analytics.json。
  4. 增加数量或切换模型。
  5. 保存解析后的 job.json，用于后续可复现实验。

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