此前我们沿着“省下的调用费，会不会花在别处？”追问缓存、检查和人工介入的代价。今天的新增边界，是成本控制可能直接改变哪些任务有机会完成。StopLoss 给出一个清楚的决策：观察最近几步，认为继续成功的希望太低时就停下。节省发生在没有执行的尾部；损失也发生在那里，因为部分尾部本来会走到成功。[1]
因此，比较方法至少要同时保留两本账：实际支出与成功结果。举一个仅用于解释的例子：原来花100元完成10件任务，停止策略花了80元却只完成8件，每件成功仍是10元。支出下降了，单位成功并没有改善；如果被放弃的两件恰好最重要，均值还可能掩盖更大的损失。StopLoss 的每个保留成功任务成本处理了其中一部分问题，但没有替业务决定各任务价值，也没有证明停止后换一种办法重试不值得。[1]
SlopCodeBench 进一步说明，这个分母也需要审查。阶段的新功能通过，与整套新旧测试全部通过，是不同的交付结果。若一次改动解决新要求却破坏旧行为，把它计为成功会让单位成功成本看起来更好。连续问题让过去的决定留在代码里，严格测试把这些承诺带到下一轮；它补充了停止策略没有回答的问题：我们到底在保护哪一种成功。[2]
由此可以迁移出一套评估顺序。先规定最终需要保留的行为和允许放弃的任务，再选择停止、升级或继续的规则；随后记录监控、执行、返工和被放弃结果，比较在相同交付要求下的总费用。对新任务类型，应重新检查阈值，因为原执行器失败不意味着任务本身无解。这里提出的是可实行的验证安排，本期没有运行在线实验，也不能把两项独立研究拼成已验证的组合系统。
这并不推出“计算越少越好”。若额外思考能保护关键旧功能，或把失败任务救回来，多花钱可能值得；若更多输出只增加冗长和检查负担，就应该改变过程。接下来最有区分力的证据，是跨执行器、跨任务的在线停止与升级实验，同时报告保留成功、误停类别及完整账单，而不仅是平均 token 数下降。