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El artículo de arXiv probó el umbral de presupuesto de tokens de GPT-5.4 mini en tareas de razonamiento financiero. En contraste con la percepción estática anterior de que las estructuras de razonamiento predeterminadas siempre son beneficiosas, las investigaciones muestran que existe un umbral presupuestario claro por debajo del cual los gastos generales de planificación y verificación serán contraproducentes para el desempeño. Esto significa que la implementación de una arquitectura de agente compleja está limitada por el límite del costo de razonamiento y no es incondicionalmente efectiva.