Часто вижу подход, который используют при разработке с нейросетью:

1. Сделать запрос в основную рабочую модель (которая имеет большой лимит, например, или просто используется чаще всего)
2. Отправить результат в другую более "крутую" модель (опус, кодекс и т.д.) для ревью и поиска/исправления ошибок
3. Радоваться найденным проблемам и классным исправлениям от более дорогой модели

Сам пробовал подобный подход, пока не провел эксперимент:
• на шаге 2 отправил запрос не в "крутую" модель, а в ту же самую, которая работала на шаге 1, но в отдельной сессии (не в той, где выполнялся этап 1)
• сделал то же самое с "крутой" моделью
• результат оказался очень похожим, отличия несущественные (менее "крутая" модель ответила на английском, а дорогая на русском)

Можно конечно придраться и сказать, что в зависимости от задачи результат будет разным, и опус/кодекс все же будут лучше на дистанции, и отчасти я соглашусь. Но на практике ... лимиты решают 😉