The Handoff Tax: Continuing Non-Native Trajectories in LLM Agents

研究把高/低能力 Claude 与 GPT 模型在长编码任务中的切换方向、时机和信息接口拆开，仓库状态保持不变以隔离轨迹因素。低能力到高能力的完整轨迹升级只追回不到一半质量差距，却付出明显成本溢价；降级反而能落在较好的成本-质量点。信息删减具有方向性：升级删掉低能力轨迹更有效，降级删掉高能力轨迹则会伤害继续执行。