按任务匹配分辨率
高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议
本页解决的问题
先给结论「按任务匹配分辨率」要解决的关键问题是什么？
高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议
让这个结论先证明自己值得留下。 把这一页当成决策工具，而不是需要背下来的定义。把概念连到一个真实任务、一个可观察结果，以及一个能改变你判断的失败上。
写下一个问题：试完这个方法后，你能用什么证据回答它？
结论听起来很完整，却没有检查最关键的假设。
「选择你的视觉任务类型」如何改变一次回答
「高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议」说明，模型处理的不是我们眼中的“字数”，而是一段段 Token。Token 的切分方式会影响输入长度、上下文能放下多少内容，以及一次请求要花多少计算。
长度、信息量和上下文不是一回事
当「高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议」变长时，先要分清三件事：文字被切成多少 Token、哪些内容真正参与当前判断、以及旧内容是否已经超出上下文窗口。删掉重复说明通常比单纯把窗口开得更大更有效。
先保留会改变判断的内容
可以用「高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议」做一次对照：保留同样的问题，分别删掉重复背景、压缩格式和移除无关历史，比较答案质量、延迟与 Token 数量。
从「选择你的视觉任务类型」走到「推荐方案」
「选择你的视觉任务类型」先把问题落在「🐱 粗分类 这是猫还是狗？图里有没有人？图像内容是什么大类？ 低精度需求 🏙️ 场景理解 图里在干什么？有哪些物体？场景是室内还是室外？ 中等精度 📄 OCR / 图表识别 识别图中的文字、表格数据、图表数字。需要文字清晰。 高精度需求 🔬 高精检测 / 医疗影像 病理切片、卫星图像、精密零件检测，需要最高分辨率。 极高精度」上；到了「推荐方案」，讨论继续推进到「← 选择左侧任务类型，查看推荐方案 点击任意任务类型 核心原则： 分辨率不是越高越好。用最低满足任务需求的分辨率，Token 数可相差 10–100 倍」。两段连起来，重点就不只是记住一个结论，而是看清它成立所依赖的条件。
把这条判断带到下一个场景
处理长文本时，先保留会改变结论的内容，再决定如何压缩格式和历史；上下文更长只有在新增信息真正有用时才值得付出代价。
- 「选择你的视觉任务类型」：🐱 粗分类 这是猫还是狗？图里有没有人？图像内容是什么大类？ 低精度需求 🏙️ 场景理解 图里在干什么？有哪些物体？场景是室内还是室外？ 中等精度 📄 OCR / 图表识别 识别图中的文字、表格数据、图表数字。需要文字清晰。 高精度需求 🔬 高精检测 / 医疗影像 病理切片、卫星图像、精密零件检测，需要最高分辨率。 极高精度
- 「推荐方案」：← 选择左侧任务类型，查看推荐方案 点击任意任务类型 核心原则： 分辨率不是越高越好。用最低满足任务需求的分辨率，Token 数可相差 10–100 倍
最后的「最后把结论落到实践」把讨论落到「高/中/低三档分辨率策略，不同场景的 Token 消耗对比与选型建议」。回看这条线索时，最值得保留的是：当输入、规模或风险改变，哪些判断需要重新做一遍。
我把这篇文章里的一个判断改写成了今天可以验证的小实验。比记住结论更有用的是，知道下一步要观察什么。
读完以后我先回头找它成立的条件，而不是直接把方法搬进项目。这个顺序让后面的取舍清楚很多。
如果把这个判断放到真实工作里，最先需要补的约束是什么？我想知道从阅读到第一次实践之间，哪一步最值得先做。
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