玩 AI Agent 最头疼的就是模型选择和成本控制。整理了一份详细的指南，希望对大家有帮助。
四种接入方案对比
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适合人群 |
|---|---|---|---|
| 国产模型直连 | 无需特殊网络工具、有免费额度 | 效果可能不如国际模型 | 预算有限 |
| 云厂商托管 | 部署简单、有技术支持 | 绑定厂商、成本较高 | 企业用户 |
| API 聚合平台 | 一个接口用多模型、人民币结算 | 依赖第三方 | 推荐大多数人 |
| 自建代理 | 完全自主可控 | 技术门槛高 | 技术团队 |
模型推荐
日常简单任务：
- DeepSeek V3.2（性价比最优）
- GPT-4o（综合均衡）
复杂推理任务：
- Claude Opus 4.6（工具调用最强）
- GPT-5.4 Thinking（推理能力强）
预算敏感场景：
- DeepSeek V3.2
- Gemini 3.1 Flash-Lite
成本分级策略（重点！）
按任务复杂度分三级调度：
| 级别 | 任务占比 | 模型选择 | 成本 |
|---|---|---|---|
| L1 简单任务 | 70% | 经济模型 | 2-3 元/百万 Token |
| L2 常规任务 | 25% | 主流模型 | 15-40 元/百万 Token |
| L3 复杂任务 | 5% | 旗舰模型 | 50-225 元/百万 Token |
实测效果： 采用分级策略后，总成本降低了 70% 以上，从月均 300+ 降到了不到 100 元。
常见踩坑
- 模型返回格式不一致导致工具调用失败 → 用中间层统一格式
- Token 用超了才发现 → 设置每日/每月用量上限
- 某个模型挂了整个系统瘫痪 → 配置自动降级备用模型
大家目前用的什么模型组合？一起交流一下。