我在为某法律科技客户落地 RAG 系统时，第一次真切感受到 Gemini 2.5 Pro 1M 上下文的成本压力——单次请求吃掉 800K token，光 input 费用就接近 $2，按官方价一个月跑 10 万次就要 $20,000。后来我们把链路从 Google AI Studio 切到 立即注册 HolySheep AI，同样的 1M context 调用，账单直接砍到 1/3。这篇文章我把整套迁移决策、代码改造、回滚预案和 ROI 测算都写出来，方便正在用 Gemini 2.5 Pro 长上下文的同学直接抄作业。