Lima hari lalu saya mengunci semua empat lane—Claude, Codex, Cursor, Grok—ke model terkuat dengan setelan inferensi paling tinggi. Alasannya sederhana: karena sudah bayar, harus dimanfaatkan sebaik-baiknya.

Lima hari kemudian saya sadar ternyata tidak sanggup menahannya. Kuota turun terlalu cepat. Model terkuat dipakai untuk pengecekan berulang dan pekerjaan format yang berulang-ulang—itu murni pemborosan.

Sekarang saya ubah: pembagian mengikuti kepadatan penilaian. Tugas yang jika salah bisa merugi uang atau mencemari data—seperti audit, verifikasi silang, dan strategi pendanaan—tetap memakai slot terkuat. Untuk implementasi harian dan pengembangan, gunakan model kelas menengah. Pekerjaan mekanis dan ringkasan, yang bisa ditulis skripnya, ya langsung buat skrip.

Pembagian model hanya melihat kepadatan penilaian, bukan harga langganan.

Kalian biasanya memilih bagaimana mendistribusikan tugas berbeda ke model yang berbeda?