那你的目标其实很明确：代码能力优先 + 尽量省 token + 不在乎延迟。
我建议你把 GPT-6.1 Sol + High 当长期默认配置。
原因是：Astra 的优势主要体现在极难问题的能力上限，而不是每个 coding task 都能带来同比例收益。日常开发里，6.1 Sol 已经足够强；把 reasoning effort 提到 High，通常比长期无脑使用 Astra 更符合你的「高智商但节省 token」目标。
可以这样分：
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 日常写代码 / 改功能 / Review | 6.1 Sol + High ⭐ |
| 小修改、明确需求、写 CRUD | 6.1 Sol + Medium |
| 难 Debug / 架构设计 / 大规模重构 | 6.1 Sol + XHigh |
| Sol 反复两三次仍解决不了 | Astra + High |
| 极难算法 / 巨型 repo / 疑难 bug | Astra + XHigh |
| Luna / Terra | 你的需求下通常不选 |
有个容易误解的地方：“速度无所谓”不意味着应该直接把 Effort 拉到 Max。 更高 effort 往往意味着模型内部花更多计算/推理预算。对于普通 coding，High 已经能得到很好的能力/消耗比；Max 更适合那种“宁可多花很多计算，也要尽可能一次解决”的任务。
另外，真正帮你省 token的技巧不是单纯换小模型，而是减少无效上下文。例如不要每次把整个项目塞进去；先让模型定位相关文件，再只读需要的部分。对于 agent/coding CLI，可以给它明确约束：
Be concise. Inspect only files relevant to the task. Avoid unnecessary exploration. Make the smallest correct change. Don't explain routine steps unless needed.
这样经常比从 Sol 降到 Luna 更划算，因为你保留了较高的 coding intelligence，同时减少 agent 到处读文件、反复解释产生的 token。
如果让我给你配三个档
默认：GPT-6.1 Sol / High
大约 80% 的 coding 都放这里。
省钱：GPT-6.1 Sol / Medium
需求非常明确，比如“给这个 API 加一个字段”“修这个 TS type error”。
攻坚：GPT-6 Astra / High 或 XHigh
只有 Sol 卡住、跨模块复杂重构、非常隐蔽的 bug、复杂算法/架构问题才切过去。
你这种不在乎速度、在乎 token 效率和智力的使用方式，我反而不建议长期用 Luna。更聪明的模型虽然单次可能贵，但更少走弯路、少读错文件、少返工，有时候总 token 反而更低。
