做 Agent 用哪个模型：稳定性优先，成本靠分层

结论先行：Agent 的 token 结构与普通批处理完全不同——每一轮都要把历史上下文重发一次，输入量随轮数平方级增长。因此 Agent 选型的第一原则是「单任务越快收敛越好」，第二原则才是单价。

为什么 Agent 的成本会被放大

一个 10 轮的 Agent 任务，第 10 轮要重发前 9 轮的全部内容。粗略估算：10 轮任务的输入 token 总量可能是单轮任务的 5~8 倍。这就是为什么「单价便宜但要多轮试错」的档位，最终账单可能高于「单价贵但一次到位」的档位。

可用的缓解手段：

• 压缩历史：只保留关键结论与最近的工具结果，丢弃冗长的原始输出
• 限制轮数：给 Agent 设最大轮数上限，超限即中止并报告
• 工具结果瘦身：长日志只回传摘要与错误行

档位建议（每百万 token，采集 2026-10-08）

模型	输入价	输出价	上下文	Agent 中的角色
GPT-5.6 Terra	$2.2	$13.2	105 万	主控与规划、复杂改码
Claude Sonnet 5	$2.2	$11	100 万	日常改码与工具调用
GLM-5.3	$0.0539	$3.729	105 万	长仓库理解（纯文本）
DeepSeek V4 Flash	$0.0105	$1.408	105 万	子任务、格式转换

三个可落地的工程实践

① 上下文按需装载。 用百万级上下文档（GLM-5.3、Gemini 3.1 Pro）一次装载整仓代码做理解，但只把「相关文件的片段」传给执行阶段——理解与执行分离，能显著降低重复输入。

② 失败要能续跑。 Agent 中断后从检查点恢复，而不是从头再来；后者会让成本成倍上升。

③ 关键动作双模型校验。 高风险动作（删文件、改配置、执行 SQL）交给高档位复核，日常步骤走中档。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="你的 Ulnvault Key", base_url="https://ai.ulnit.com/v1")

PLAN, ACT, VERIFY = "openai/gpt-5.6-terra", "anthropic/claude-sonnet-5", "openai/gpt-5.6-terra"

def step(role_msg, model):
    return client.chat.completions.create(
        model=model, messages=role_msg, max_tokens=1024,
    ).choices[0].message.content

常见问题

Agent 一定要用旗舰模型吗？

不一定。多数工具调用步骤用中档模型即可；旗舰档留给规划、疑难修复与高风险动作复核。

怎么估算 Agent 的月度成本？

先用一周真实运行数据统计「平均轮数 × 每轮输入 token」，再乘以单价。轮数比单价更影响账单。

多模型混用会不会不稳定？

只要统一走 OpenAI 兼容协议并做返回格式校验，混用是可控的；建议为每个角色固定一个模型，避免随机漂移。

价格采集时间？

2026-10-08；站内价 = OpenRouter 挂牌 ×1.1。

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