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OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架

6.9内容质量

TL;DR · AI 摘要

OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架 · AIHOT OpenRouter:Announcements · 2026-10-01 08:00...

核心要点

  • 主题聚焦:OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架
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OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架 · AIHOT

OpenRouter:Announcements

·

2026-10-01 08:00

12 小时前

精选

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67

OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架

Cost vs. Quality Tradeoff Framework for Agent Models

AI 导读

OpenRouter 发布一个三步框架,用于为 Agent ä»»åŠ¡é€‰å‡ºä»¥æœ€ä½Žæˆæœ¬è¾¾åˆ°è´¨é‡é—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹ï¼Œè€Œä¸æ˜¯æŒ‰æŽ’è¡Œæ¦œæŽ’åé€‰æœ€é«˜åˆ†æ¨¡åž‹ã€‚æ–¹æ³•æ˜¯å ˆæŒ‰ä»»åŠ¡è®¾å®šè´¨é‡é—¨æ§›ï¼Œå†ç”¨ 20 到 50 æ¡è‡ªå·±çš„ç¤ºä¾‹è¿è¡Œå»‰ä»·ã€ä¸­æ¡£å’Œå‰æ²¿æ¨¡åž‹å¹¶ç”¨ç»Ÿä¸€è¯„åˆ†æ ‡å‡†è®¡ç®—æ¯è´¨é‡ç‚¹æˆæœ¬ï¼Œæœ€åŽé€‰å‡ºä»¥è¶ è¿‡è¿è¡Œé—´åˆ†æ•°æ³¢åŠ¨çš„ä½™é‡è¿‡çº¿çš„æœ€ä¾¿å®œæ¨¡åž‹ã€‚

推荐理由

åŽŸæ–‡ç»™å‡ºå¯å¤ç”¨çš„ä¸‰æ­¥é€‰åž‹æ–¹æ³•ï¼Œè¯»è€ å¯ä»¥æ®æ­¤æŒ‰ä»»åŠ¡è´¨é‡é—¨æ§›æµ‹é‡å¹¶é€‰å‡ºæˆæœ¬æœ€ä½Žçš„å¤Ÿç”¨æ¨¡åž‹ã€‚

正文 · AI 翻译

æŒ‰æŽ’è¡Œæ¦œæŽ’åä¸ºæ™ºèƒ½ä½“æŒ‘é€‰æ¨¡åž‹ï¼Œä¼šè®©å‰æ²¿æ¨¡åž‹çš„é«˜ä»·èŠ±åœ¨æ›´ä¾¿å®œçš„æ¨¡åž‹ä¹Ÿèƒ½ä»¥åŒç­‰å‡†ç¡®çŽ‡å¤„ç†çš„ä»»åŠ¡ä¸Šã€‚è¦å›žç­”çš„é—®é¢˜ä¸æ˜¯å“ªä¸ªæ¨¡åž‹å¾—åˆ†æœ€é«˜ï¼Œè€Œæ˜¯å“ªä¸ªæ¨¡åž‹æ˜¯è¶³å¤Ÿä¾¿å®œã€åˆè¶³ä»¥èƒœä»»ä½ é¢å‰è¿™ä¸ªä»»åŠ¡çš„é‚£ä¸€ä¸ªã€‚

æœ¬æŒ‡å—æ˜¯ä¸€ä¸ªä¸‰æ­¥æ¡†æž¶ï¼Œå¸®ä½ åšå‡ºè¿™ä¸ªåˆ¤æ–­ã€‚ä½ ä¸ºä»»åŠ¡è®¾å®šæ‰€éœ€çš„è´¨é‡é—¨æ§›ï¼Œåœ¨ä½ è‡ªå·±çš„æ ·æœ¬ä¸Šè¡¡é‡æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹çš„æˆæœ¬ï¼Œç„¶åŽé€‰å‡ºä»¥ä¸€å®šä½™é‡è¶Šè¿‡é—¨æ§›çš„æœ€ä¾¿å®œæ¨¡åž‹ã€‚

太长不看

  • åœ¨æ¯”è¾ƒæ¨¡åž‹ä¹‹å‰ï¼Œå ˆä¸ºæ¯ä¸ªä»»åŠ¡è®¾å®šè´¨é‡é—¨æ§›ã€‚ä½ŽäºŽé—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹æ— è®ºå¤šä¾¿å®œéƒ½ç›´æŽ¥æ·˜æ±°ã€‚
  • åœ¨ä½ è‡ªå·±çš„ 20 到 50 ä¸ªæ ·æœ¬ä¸Šè¿è¡Œä¸€ä¸ªä¾¿å®œæ¨¡åž‹ã€ä¸€ä¸ªä¸­ç«¯æ¨¡åž‹å’Œä¸€ä¸ªå‰æ²¿æ¨¡åž‹ï¼Œç”¨åŒä¸€å¥—è¯„åˆ†æ ‡å‡†æ‰“åˆ†ï¼Œå†ç”¨æˆæœ¬é™¤ä»¥å¾—åˆ†ï¼Œå¾—åˆ°æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹çš„æˆæœ¬ã€‚
  • é€‰å‡ºä»¥è¶ è¿‡ä½ è§‚å¯Ÿåˆ°çš„å¤šæ¬¡è¿è¡Œé—´å¾—åˆ†æ³¢åŠ¨çš„ä½™é‡è¶Šè¿‡é—¨æ§›çš„æœ€ä¾¿å®œæ¨¡åž‹ã€‚
  • 从每次响应的 usage.cost å­—æ®µè¯»å–æˆæœ¬ï¼Œè€Œä¸æ˜¯ç”¨æ ‡ä»·è´¹çŽ‡ä¹˜ä»¥ä¼°ç®—çš„ token 数。
  • å½“å€™é€‰æ¨¡åž‹æˆ–å ¶ä»·æ ¼å‘ç”Ÿå˜åŒ–æ—¶ï¼Œé‡æ–°è¿è¡Œæ¯”è¾ƒã€‚

æŽ’è¡Œæ¦œæŽ’åä¸ä¼šå‘Šè¯‰ä½ çš„äº‹

æŽ’è¡Œæ¦œæ˜¯åœ¨ä¸Žä½ çš„ä»»åŠ¡æ¯«æ— å ³ç³»çš„å„ç§ä»»åŠ¡ä¸Šå¯¹æ¨¡åž‹ç»“æžœå–å¹³å‡ã€‚åœ¨ç¼–ç¨‹ä¸ŠæŽ’åç¬¬ä¸€çš„æ¨¡åž‹ï¼Œæœªå¿ åœ¨ä½ çš„ç»“æž„åŒ–æ•°æ®æå–ä»»åŠ¡ä¸ŠæŽ’ç¬¬ä¸€ï¼›è€Œä¸€ä¸ªåœ¨æŽ¨ç†åŸºå‡†ä¸Šçœ‹èµ·æ¥å¹³å¹³æ— å¥‡çš„ä¸­ç«¯æ¨¡åž‹ï¼Œå¯èƒ½å¯¹ä½ çš„ FAQ æµé‡å›žç­”å¾—è¶³å¤Ÿå‡†ç¡®ï¼Œè¾¾åˆ°ä½ çš„é—¨æ§›ã€‚

æ™ºèƒ½ä½“ä»»åŠ¡å¾€å¾€å¾ˆçª„ï¼Œæ¯”å¦‚ç»™å·¥å•åˆ†ç±»ã€æå–ä¸€ä¸ªå­—æ®µï¼Œæˆ–åœ¨æ¨¡åž‹ä¸ç¡®å®šæ—¶å‡çº§å¤„ç†ã€‚æ›´ä¾¿å®œçš„æ¨¡åž‹åœ¨çª„ä»»åŠ¡ä¸Šèƒ½å¦è¾¾åˆ°ä¸Žå‰æ²¿æ¨¡åž‹ç›¸åŒçš„å‡†ç¡®çŽ‡ï¼Œè¿™æ˜¯ä¸€ä¸ªéœ€è¦æµ‹é‡çš„é—®é¢˜ï¼ŒæŽ’è¡Œæ¦œä¸ä¼šæ›¿ä½ æµ‹ã€‚

æ™ºèƒ½ä½“çš„æˆæœ¬ä¹Ÿä¸åªæ˜¯ä¸€æ¬¡æç¤ºå’Œä¸€æ¬¡å“åº”ã€‚ä¸€æ¬¡èŠå¤©è¡¥å ¨åªè®¡è´¹ä¸€æ¬¡ã€‚è€Œæ™ºèƒ½ä½“è¦ä¸ºæ¯ä¸€æ¬¡å·¥å ·è°ƒç”¨ã€æ¯ä¸€ä¸ªä¸­é—´æ­¥éª¤å’Œæ¯ä¸€æ¬¡é‡è¯•ä»˜è´¹ã€‚ä¸€ä¸ªä¸‰æ­¥å¾ªçŽ¯åœ¨è¿”å›žç­”æ¡ˆä¹‹å‰ï¼Œè‡³å°‘è¦æŒ‰æ¯ token ä»·æ ¼ä»˜è´¹ä¸‰æ¬¡ã€‚å¦‚æžœä½ æŒ‰æŽ’è¡Œæ¦œæŽ’åæ¥é€‰ï¼Œå°±å¯èƒ½ä¸ºä¸€ä¸ªæ›´ä¾¿å®œçš„æ¨¡åž‹æœ¬å¯ä»¥ä»¥åŒç­‰å‡†ç¡®çŽ‡å¤„ç†çš„ä»»åŠ¡ï¼Œä»˜å‡ºä¸‰å€çš„å‰æ²¿æ¨¡åž‹ä»·æ ¼ã€‚

第 1 步:定义任务所需的质量门槛

åœ¨æ¯”è¾ƒä»»ä½•ä¸œè¥¿ä¹‹å‰ï¼Œå ˆç¡®å®šå¯¹è¿™ä¸ªä»»åŠ¡æ¥è¯´ä»€ä¹ˆç®—è¶³å¤Ÿå¥½ã€‚æ¯ä¸ªä»»åŠ¡çš„é—¨æ§›éƒ½ä¸åŒï¼Œè€Œå®ƒæ˜¯åŽç»­æ¯ä¸€æ­¥éƒ½è¦ç»è¿‡çš„ç­›é€‰å™¨ã€‚

如果错误答案会带来责任风险,比如在合规、医疗或法律审查中,就把门槛设高,并接受更高的单次请求成本。如果任务是高并发的支持或聊天,整体结果比任何单条响应都更重要。一个更便宜的模型如果能正确解决 90% 的常规请求,并干净地升级处理剩下的 10%ï¼Œå¯¹è¿™ä¸ªä»»åŠ¡æ¥è¯´å¯èƒ½å°±æ˜¯å¯æŽ¥å—çš„ã€‚é—¨æ§›è®¾åœ¨å“ªé‡Œç”±ä½ å†³å®šï¼Œè€Œæ¡†æž¶ä¼šå¯¹ç §å®ƒæ¥è¡¡é‡ã€‚

å¯¹å»¶è¿Ÿæ•æ„Ÿçš„å·¥ä½œï¼Œæ¯”å¦‚æ¬ºè¯ˆæ£€æŸ¥å’Œå®žæ—¶èŠå¤©ï¼Œä¼šå¢žåŠ ç¬¬ä¸‰ä¸ªçº¦æŸã€‚ä¸€ä¸ªä¾¿å®œä¸”å‡†ç¡®ã€ä½†å¯¹ä»»åŠ¡æ¥è¯´å¤ªæ ¢çš„æ¨¡åž‹ï¼Œåœ¨æˆæœ¬å’Œå‡†ç¡®çŽ‡è¢«è€ƒè™‘ä¹‹å‰å°±å·²ç»è¢«æ·˜æ±°äº†ã€‚

é€Ÿåº¦ã€æˆæœ¬å’Œå‡†ç¡®çŽ‡æ— æ³•åŒæ—¶æœ€å¤§åŒ–ã€‚ç¡®å®šä½ çš„ä»»åŠ¡æœ‰å“ªäº›çº¦æŸï¼Œå€™é€‰åå•å°±ä¼šç¼©å°ã€‚

å¦‚æžœä½ ä¸çŸ¥é“æŸä¸ªä»»åŠ¡å¤„äºŽä»€ä¹ˆä½ç½®ï¼Œä¸€ä¸ªèµ·ç‚¹æ˜¯å ˆç”¨ä¸­ç«¯æ¨¡åž‹å¤„ç†æ‰€æœ‰ä»»åŠ¡ï¼Œç„¶åŽæ ¹æ®æµ‹é‡ç»“æžœæ˜¾ç¤ºé—®é¢˜æ‰€åœ¨æ¥æ‹†åˆ†ä»»åŠ¡ã€‚ä¸­ç«¯æ¨¡åž‹è¶ å‡ºæ‰€éœ€çš„ä»»åŠ¡ï¼Œè½¬å‘æ›´ä¾¿å®œçš„æ¨¡åž‹ã€‚ä¸­ç«¯æ¨¡åž‹è¾¾ä¸åˆ°é—¨æ§›çš„ä»»åŠ¡ï¼Œå‘ä¸Šæå‡ã€‚ç”±æµ‹é‡è€Œéžäº‹å ˆçŒœæµ‹æ¥å†³å®šæ¯ä¸ªä»»åŠ¡éœ€è¦å“ªä¸ªå±‚çº§ã€‚

第 2 æ­¥ï¼šåœ¨ä½ è‡ªå·±çš„ç¤ºä¾‹ä¸Šè¡¡é‡æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹çš„æˆæœ¬

æ‹¿å‡ºä½ çš„ agent çœŸæ­£ä¼šçœ‹åˆ°çš„æ–‡æ¡£ã€å·¥å•å’Œæç¤ºè¯ã€‚ä½¿ç”¨ä½ è‡ªå·±çš„æµé‡ï¼Œè€Œä¸æ˜¯å ¬å¼€æ•°æ®é›†ï¼Œä¹Ÿä¸æ˜¯åŸºå‡†ç¤ºä¾‹ã€‚é‡ç‚¹æ˜¯è¦è¡¡é‡ä½ çš„ä»»åŠ¡ã€‚

åœ¨è¿™äº›ç¤ºä¾‹ä¸Šåˆ†åˆ«è¿è¡Œä¸€ä¸ªå»‰ä»·é€‰é¡¹ã€ä¸€ä¸ªä¸­ç«¯é€‰é¡¹å’Œä¸€ä¸ªå‰æ²¿é€‰é¡¹ã€‚ç”¨ä¸€å¥—ä¸€è‡´çš„è¯„åˆ†æ ‡å‡†ç»™å®ƒä»¬æ‰“åˆ†ã€‚å¯¹äºŽåˆ†ç±»è¿™ç±»ç¡®å®šæ€§ä»»åŠ¡ï¼Œä½¿ç”¨ä¸Žå›ºå®šç­”æ¡ˆçš„ç²¾ç¡®åŒ¹é ï¼Œè¿™é€‚ç”¨äºŽåªæœ‰ä¸€ä¸ªå€¼æ­£ç¡®çš„æƒ å†µã€‚å¯¹äºŽå¼€æ”¾å¼ä»»åŠ¡ï¼Œä½¿ç”¨ LLM ä½œä¸ºè¯„åˆ¤è€ æ¥ç»™è´¨é‡æ‰“åˆ†ã€‚æˆ‘ä»¬çš„ LLM-as-a-judge 指南 介绍了如何设置。当每个候选模型返回相同形状的输出时,评分会更容易,这正是 结构化输出和 response_format 的用途。

用模型每 1,000 æ¬¡è¯·æ±‚çš„æˆæœ¬é™¤ä»¥å ¶è´¨é‡å¾—åˆ†ï¼Œä½ å°±å¾—åˆ°äº†ä¸€ä¸ªå¯ä»¥ç›´æŽ¥åœ¨å€™é€‰æ¨¡åž‹ä¹‹é—´ä»¥åŠä¸åŒè§„æ¨¡çš„æµ‹è¯•é›†ä¹‹é—´æ¯”è¾ƒçš„æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹æˆæœ¬ã€‚æŠŠå®ƒå†™æˆä¸€ä¸ªç®€çŸ­çš„è„šæœ¬ï¼Œåªéœ€æ›¿æ¢ä¸€ä¸ªæ¨¡åž‹å­—ç¬¦ä¸²ï¼Œå¹¶ä»Žæ¯ä¸ªå“åº”çš„ usage 对象中读取每次请求的成本。我们在每个非流式响应以及每个流式响应的最后一条消息中都会返回 usage å¯¹è±¡ï¼Œæ— éœ€ä»»ä½•é¢å¤–çš„è¯·æ±‚å‚æ•°ï¼Œå¦‚ ç”¨é‡æ ¸ç®—æ–‡æ¡£ 中所述。 usage.cost æ˜¯æˆ‘ä»¬å°±è¯¥è¯·æ±‚å‘ä½ è´¦æˆ·æ”¶å–çš„é‡‘é¢ï¼Œå•ä½ä¸ºç¾Žå ƒã€‚OpenAI Python SDK ä¼šä¿ç•™å®ƒæœªå®šä¹‰çš„å“åº”å­—æ®µï¼Œå› æ­¤ r.usage.cost 可作为属性使用。

code
import
json
import
os
from
openai
import
OpenAI
client
=
OpenAI(
base_url
=
"https://openrouter.ai/api/v1"
,
api_key
=
os.environ[
"OPENROUTER_API_KEY"
],
)
ROUTING_PROMPT
=
open
(
"routing_prompt.txt"
).read()
test_set
=
json.load(
open
(
"test_set.json"
))
# 20-50 of your own {"ticket": ..., "label": ...} examples
candidates
=
[
"openai/gpt-5.6-luna"
,
"google/gemini-3.7-flash"
,
"anthropic/claude-opus-5"
,
]
for
model
in
candidates:
total_cost, correct
=
0.0
,
0
for
ex
in
test_set:
r
=
client.chat.completions.create(
model
=
model,
messages
=
[
{
"role"
:
"system"
,
"content"
:
ROUTING_PROMPT
},
{
"role"
:
"user"
,
"content"
: ex[
"ticket"
]},
],
)
total_cost
+=
r.usage.cost
answer
=
(r.choices[
0
].message.content
or
""
).strip()
correct
+=
int
(answer
==
ex[
"label"
])
score
=
correct
/
len
(test_set)
points
=
score
*
100
cost_per_1k
=
total_cost
/
len
(test_set)
*
1000
cost_per_point
=
cost_per_1k
/
points
if
points
else
float
(
"inf"
)
print
(
f
"
{
model
}
: score=
{
score
:.0%
}
cost/1K=$
{
cost_per_1k
:.2f
}
cost/point=$
{
cost_per_point
:.4f
}
"
)

å“åº”å¯èƒ½ä¸åŒ å«ä»»ä½•æ–‡æœ¬å† å®¹ï¼Œä¾‹å¦‚å½“æ¨¡åž‹æ‹’ç»æ—¶ï¼Œå› æ­¤è„šæœ¬å°†ç¼ºå¤±çš„å† å®¹è§†ä¸ºç©ºç­”æ¡ˆï¼Œå°†å ¶è®¡ä¸ºä¸æ­£ç¡®ï¼Œå¹¶å°†å ¶æˆæœ¬è®¡å ¥æ€»æ•°ã€‚å¾—åˆ†ä¸ºé›¶çš„æ¨¡åž‹æ²¡æœ‰æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹çš„æˆæœ¬ï¼Œå› æ­¤è„šæœ¬ä¼šä¸ºå ¶æ‰“å° inf ,而不是除以零。

下面是一个支持路由任务的完整示例。假设每个请求发送约 700 ä¸ªè¾“å ¥ tokenï¼ˆå·¥å•åŠ ä¸Šä¸€æ®µç®€çŸ­çš„ç³»ç»Ÿæç¤ºè¯ï¼‰ï¼Œå¹¶è¿”å›žçº¦ 150 个输出 token。每 1,000 次请求的成本为 (700 / 1M × input price) + (150 / 1M × output price) ,乘以 1,000。每个质量点的成本就是该成本除以质量得分。

è¿™äº›ä»·æ ¼æ˜¯æˆ‘ä»¬ 模型目录 中 2026-09-18 列出的 GPT-5.6 Luna 、 Gemini 3.7 Flash 和 Claude Opus 5 çš„ä»·æ ¼ã€‚å®ƒä»¬æ˜¯ç›®å½•åˆ—å‡ºçš„æ¨¡åž‹çº§ä»·æ ¼ã€‚å„ä¸ªæä¾›å•†ç«¯ç‚¹ä»¥åŠ flex 和 priority 服务层级 按各自的费率计费,而 GPT-5.6 Luna 对提示词 token 达到 272,000 或以上的请求按更高的费率计费。token æ•°é‡å’Œè´¨é‡å¾—åˆ†ä» ä½œç¤ºä¾‹ã€‚ä½ è‡ªå·±çš„è¿è¡Œä¼šæ›¿æ¢å®ƒä»¬ã€‚

模型

è¾“å ¥/è¾“å‡ºä»·æ ¼ï¼ˆæ¯ç™¾ä¸‡ token)

成本 / 1K 请求

质量得分

成本 / 质量点

是否达到 85% 门槛?

code
openai/gpt-5.6-luna

$0.20 / $1.20

$0.32

82

$0.0039

否(−3)

code
google/gemini-3.7-flash

$0.75 / $3.75

$1.09

89

$0.0122

是(+4)

code
anthropic/claude-opus-5

$5.00 / $25.00

$7.25

97

$0.0747

是(+12)

æŒ‰æ¡†æž¶è¿è¡Œçš„é¡ºåºé˜ è¯»è¡¨æ ¼ã€‚é¦–å ˆä»¥é—¨æ§›ä¸ºå ³å¡ã€‚åœ¨ 85% 的门槛下,GPT-5.6 Luna 以 82 åˆ†è¢«æ·˜æ±°ï¼Œå› æ­¤å ¶è¾ƒä½Žçš„æ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹æˆæœ¬æ— å ³ç´§è¦ã€‚ä½ŽäºŽé—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹æ— è®ºæ¯ä¸ªè´¨é‡ç‚¹å¤šä¹ˆä¾¿å®œéƒ½ä¼šè¢«å–æ¶ˆèµ„æ ¼ã€‚è¿™æ ·å°±å‰©ä¸‹ Gemini 3.7 Flash 和 Claude Opus 5。

åœ¨é€šè¿‡é—¨æ§›çš„ä¸¤è€ ä¹‹é—´ï¼Œé€‰æ‹©æ›´ä¾¿å®œçš„é‚£ä¸ªã€‚Gemini 3.7 Flash 每 1,000 次请求花费 $1.09。Claude Opus 5 花费 $7.25,换来的却是任务并不需要的得分。Gemini 3.7 Flash 是首选,它以 4 分的余量通过门槛。

æ”¹å˜æƒ å†µï¼Œç­”æ¡ˆå°±ä¼šæ”¹å˜ã€‚å¦‚æžœä¸€æ¬¡é”™è¯¯è·¯ç”±æ„å‘³ç€é”™è¿‡ SLAï¼Œè€Œä½ æŠŠé—¨æ§›è®¾ä¸º 95%,那么只有 Claude Opus 5 èƒ½é€šè¿‡ï¼Œä½ å°±å¾—æ”¯ä»˜ $7.25ã€‚ç›®æ ‡ä¸æ˜¯é€‰æ‹©å¾—åˆ†æœ€é«˜çš„æ¨¡åž‹ã€‚è€Œæ˜¯è¦çŸ¥é“å“ªä¸ªæ¨¡åž‹èƒ½ä»¥æœ€å°‘çš„é’±é€šè¿‡ä½ çš„é—¨æ§›ï¼Œå¹¶çœ‹æ¸ å½“ä½ ä¼¸æ‰‹åŽ»å¤Ÿæ›´é«˜æ ‡å‡†æ—¶è¦ä»˜å‡ºçš„å·®è·ã€‚

第 3 步:选择能以余量越过门槛的最便宜模型

é€‰æ‹©èƒ½ä»¥ä½™é‡è¶Šè¿‡é—¨æ§›çš„æœ€ä¾¿å®œæ¨¡åž‹ï¼Œè€Œä¸æ˜¯ç›´æŽ¥èƒœå‡ºçš„æ¨¡åž‹ã€‚ä½™é‡å¾ˆé‡è¦ï¼Œå› ä¸ºæ•°å­—ä¼šå˜åŠ¨ã€‚

æ¨¡åž‹å¾—åˆ†ä¼šéšç€æä¾›å•†æ›´æ–°æƒé‡è€Œæ¼‚ç§»ï¼Œä½ è‡ªå·±çš„æµé‡ä¹Ÿä¼šéšæ—¶é—´å˜åŒ–ï¼Œæ–°ç‰ˆæœ¬è¿˜ä¼šæ”¹å˜å±€é¢ã€‚ä½™é‡åº”æ¥è‡ªè§‚å¯Ÿï¼Œè€Œä¸æ˜¯é€‰å®šä¸€ä¸ªå›ºå®šç™¾åˆ†æ¯”ã€‚å¤šæ¬¡è¿è¡Œå€™é€‰æ¨¡åž‹ï¼Œæˆ–åœ¨ä¸€æ‰¹æ–°æµé‡ä¸Šè¿è¡Œï¼Œè®°å½•å¾—åˆ†åœ¨å¤šæ¬¡è¿è¡Œä¹‹é—´çš„æ³¢åŠ¨å¹ åº¦ï¼Œå¹¶è¦æ±‚èƒœå‡ºè€ è¶Šè¿‡é—¨æ§›çš„å¹ åº¦å¤§äºŽè¿™ä¸€è§‚å¯Ÿåˆ°çš„æ³¢åŠ¨ã€‚

ä¸€ä¸ªåªåœ¨å•ä¸ªå°æ ·æœ¬ä¸Šåˆšå¥½è¾¾åˆ°é—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹ï¼Œåœ¨ä½ ç¡®å®šé‡‡ç”¨å®ƒä¹‹å‰ï¼Œåº”å½“å ˆè¶Šè¿‡æ›´é«˜çš„å† éƒ¨ç›®æ ‡ï¼Œè¿™æ ·æ™®é€šçš„æ³¢åŠ¨æ‰ä¸ä¼šåœ¨ç”Ÿäº§ä¸­æŠŠå®ƒæŽ¨åˆ°é—¨æ§›ä»¥ä¸‹ã€‚

åº”ç”¨åˆ°å‡ ä¸ªä»»åŠ¡ä¸Šï¼Œè¿™ä¸ªæ¡†æž¶å¤§è‡´å¦‚ä¸‹ã€‚æˆæœ¬æ•°å­—ä½¿ç”¨ä¸Žä¸Šè¡¨ç›¸åŒçš„æ ‡ä»·ï¼Œè¾“å ¥å’Œè¾“å‡º token å¤§å°æŒ‰æ¯è¡Œæ ‡æ³¨ã€‚è´¨é‡é—¨æ§›ä» ä¸ºç¤ºä¾‹ï¼Œä½ è®°å½•çš„æˆæœ¬æ¥è‡ª usage.cost 。

任务

质量门槛

能越过门槛的最便宜层级

支持工单分流(700 è¾“å ¥ / 150 输出 token)

80%

便宜,

ä»£ç å®¡æŸ¥ï¼ˆ4,000 è¾“å ¥ / 1,000 输出 token)

88%

中端,

$6.75

合规审查(3,000 è¾“å ¥ / 600 输出 token)

95%

前沿,

$30.00

æ¯ä¸€è¡Œçš„æ–¹æ³•ç›¸åŒï¼Œç­”æ¡ˆä¸åŒæ˜¯å› ä¸ºé—¨æ§›ä¸åŒã€‚æµ‹å¾—çš„æƒè¡¡åœ¨ä½ æµ‹é‡çš„é‚£ä¸€å¤©æ˜¯æˆç«‹çš„ã€‚å½“æœ‰æ›´æ–°çš„æ¨¡åž‹å‘å¸ƒæ—¶è¦é‡æ–°æ£€æŸ¥ï¼Œå› ä¸ºæ˜¨å¤©è¶Šè¿‡ä½ é—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹ï¼ŒçŽ°åœ¨å¯èƒ½å’Œåˆšå¥½ä½ŽäºŽé—¨æ§›çš„æ¨¡åž‹ä»·æ ¼ç›¸åŒã€‚

å½“æ¨¡åž‹æˆ–ä»·æ ¼å˜åŒ–æ—¶é‡æ–°æ£€æŸ¥å¯¹æ¯”

æ–°æ¨¡åž‹å‘å¸ƒé¢‘ç¹ï¼ŒçŽ°æœ‰æ¨¡åž‹çš„ä»·æ ¼ä¹Ÿä¼šå˜åŒ–ã€‚2026 å¹´ 5 月到 9 月间,我们的目录新增了四个 Gemini Flash 版本:2026-05-19 的 Gemini 3.5 Flash、2026-07-21 的 Gemini 3.6 Flash、2026-08-13 的 Gemini 3.7 Flash,以及 2026-09-02 的 Gemini 3.8 Flashã€‚å‡ ä¸ªæœˆå‰åšçš„å¯¹æ¯”å¯èƒ½å·²ç»è¿‡æ—¶ï¼Œæ‰€ä»¥æ¯å½“å€™é€‰æ¨¡åž‹æ›´æ–°æˆ–å ¶å®šä»·å˜åŒ–æ—¶éƒ½è¦é‡æ–°è¿è¡Œã€‚

在我们这边重新运行很便宜。我们提供一个 OpenAI å ¼å®¹ APIï¼Œå› æ­¤æ›´æ¢æ¨¡åž‹åªæ˜¯æ”¹é ç½®ã€‚åŸºç¡€ URL、密钥和 SDK ä¿æŒä¸å˜ã€‚ä½ æŠŠæ¨¡åž‹å­—ç¬¦ä¸²ä»Ž openai/gpt-5.6-luna 改成 anthropic/claude-opus-5 ,上面的脚本就会针对新模型运行。

ä½ ä¸éœ€è¦ä¸ºæ¯ä¸ªæƒ³æµ‹è¯•çš„æä¾›å•†ç¼–å†™æ–°çš„é›†æˆï¼Œè¿™æ­£æ˜¯è®©åœ¨æ–°ç‰ˆæœ¬å‘å¸ƒå½“å‘¨å°±èƒ½é’ˆå¯¹å®ƒé‡æ–°è¿è¡Œä½ çš„ç¤ºä¾‹å˜å¾—å¯è¡Œçš„åŽŸå› ã€‚åŒæ ·çš„å•è¡Œæ›¿æ¢ï¼Œä¹Ÿæ˜¯å¤šæ™ºèƒ½ä½“è®¾ç½®ä¸­ 模型路由 所依赖的。

æœ‰ä¸¤ä»¶äº‹è®©è¿™ä¸ªæ¡†æž¶ç«‹è¶³äºŽçœŸå®žæ•°å­—ã€‚åœ¨ä½ ç¡®å®šä¹‹å‰ï¼Œæˆ‘ä»¬ä¼šåœ¨ 模型目录 ä¸­å±•ç¤ºæ¯ä¸ªæ¨¡åž‹çš„å®šä»·ï¼Œå› æ­¤ä½ å¯¹æ¯”ä¸­çš„æˆæœ¬ä¸€ä¾§ä»Žå®žæ—¶æ•°æ®å¼€å§‹ã€‚è€Œä¸”ç”±äºŽæ¯ä¸ªå“åº”éƒ½ä¼šæŠ¥å‘Š usage.cost ï¼Œä½ æµ‹å¾—çš„æ”¯å‡ºå°±æ˜¯æˆ‘ä»¬å®žé™ è®¡è´¹çš„é‡‘é¢ï¼Œè€Œä¸æ˜¯æ ¹æ®è´¹çŽ‡å¡ä¼°ç®—å‡ºæ¥çš„ã€‚

常见问题

AI 模型的成本与质量权衡是什么?

å®ƒæ˜¯è¯·æ±‚æˆæœ¬ä¸Žæ¨¡åž‹åœ¨ä½ çš„ä»»åŠ¡ä¸Šè¡¨çŽ°å¥½åä¹‹é—´çš„æƒè¡¡ã€‚é€Ÿåº¦æ˜¯ç¬¬ä¸‰ä¸ªçº¦æŸã€‚ä¸€ä¸ªä¾¿å®œä¸”å‡†ç¡®ä½†å¯¹ä»»åŠ¡æ¥è¯´å¤ªæ ¢çš„æ¨¡åž‹ä»ç„¶å‡ºå±€ã€‚é€‰æ‹©æ¨¡åž‹æ„å‘³ç€å†³å®šä»»åŠ¡éœ€è¦å¤šå°‘è´¨é‡å¹¶ä¸ºæ­¤ä»˜è´¹ï¼Œè€Œä¸æ˜¯ä¸ºå¯èŽ·å¾—çš„æœ€é«˜åˆ†ä»˜è´¹ã€‚

什么是最适合 AI 智能体的模型?

没有单一的最佳模型。适合某个 agent çš„æ¨¡åž‹å–å†³äºŽå ¶ä»»åŠ¡å¿ é¡»è¾¾åˆ°çš„è´¨é‡æ ‡å‡†ã€å¿ é¡»æ»¡è¶³çš„å»¶è¿Ÿè¦æ±‚ä»¥åŠå¿ é¡»å¤„ç†çš„è¯·æ±‚é‡ã€‚ä¸€ä¸ªèƒ½è¾¾åˆ°åˆè§„å®¡æŸ¥æ ‡å‡†çš„æ¨¡åž‹ï¼Œå ¶æˆæœ¬é«˜äºŽæ”¯æŒå·¥å•åˆ†è¯Šè¿™ç±»ä»»åŠ¡æ‰€éœ€ï¼›è€Œä¸€ä¸ªä¾¿å®œåˆ°è¶³ä»¥ç”¨äºŽåˆ†è¯Šçš„æ¨¡åž‹ï¼Œå¯èƒ½è¾¾ä¸åˆ°åˆè§„å®¡æŸ¥çš„æ ‡å‡†ã€‚

AI 模型针对 agent 工作负载是如何定价的?

我们目录中的文本模型会列出每 token çš„æç¤ºè¯è´¹çŽ‡å’Œè¡¥å ¨è´¹çŽ‡ã€‚éƒ¨åˆ†ç«¯ç‚¹è¿˜ä¼šåˆ—å‡ºç¼“å­˜è¾“å ¥ã€æŽ¨ç† tokenã€æŒ‰è¯·æ±‚æ”¶è´¹ä»¥åŠå¼¹æ€§æˆ–ä¼˜å ˆæœåŠ¡å±‚çº§çš„è´¹çŽ‡ã€‚Agent å·¥ä½œè´Ÿè½½ä¼šåœ¨é¦–æ¬¡è¯·æ±‚ä¹‹ä¸Šå¢žåŠ å·¥å ·è°ƒç”¨å’Œé‡è¯•ï¼Œå› æ­¤å•æ¬¡è¡¥å ¨çš„ token ä»·æ ¼ä½Žä¼°äº†ä¸€ä¸ªä»»åŠ¡çš„æˆæœ¬ã€‚è¦è¡¡é‡å®Œæ•´ agent 运行的成本,并从每次响应中的 usage.cost 读取它。

多 agent 设计比单 agent 更贵还是更便宜?

这取决于工作如何拆分。多 agent è®¾è®¡å¯ä»¥å°†è·¯ç”±å’Œåˆ†ç±»äº¤ç»™ä¾¿å®œçš„æ¨¡åž‹ï¼Œåªå¯¹éœ€è¦å¤„ç†çš„è¯·æ±‚è°ƒç”¨æ›´è´µçš„æ¨¡åž‹ï¼Œè¿™æ¯”æŠŠæ¯ä¸ªè¯·æ±‚éƒ½å‘ç»™è´µæ¨¡åž‹æˆæœ¬æ›´ä½Žã€‚ä½†å®ƒä¹Ÿä¼šå¢žåŠ è¯·æ±‚æ•°é‡ï¼Œæ‰€ä»¥è¦è¡¡é‡å®Œæ•´è¿è¡Œï¼Œè€Œä¸æ˜¯æƒ³å½“ç„¶åœ°è®¤ä¸ºæ‹†åˆ†å°±èƒ½çœé’±ã€‚

结论

å®šä¹‰æ ‡å‡†ï¼Œåœ¨ä½ è‡ªå·±çš„ç¤ºä¾‹ä¸Šè¡¡é‡å®Œæ•´è¿è¡Œï¼Œå¹¶é€‰æ‹©æˆæœ¬æœ€ä½Žä¸”è¶ å‡ºæ ‡å‡†å¹ åº¦å¤§äºŽä½ åœ¨å¤šæ¬¡è¿è¡Œä¹‹é—´è§‚å¯Ÿåˆ°çš„æ³¢åŠ¨çš„æ¨¡åž‹ã€‚ä¿ç•™è„šæœ¬å’Œç¤ºä¾‹é›†ï¼Œä»¥ä¾¿åœ¨æ¨¡åž‹ã€ä»·æ ¼æˆ–ä½ çš„æµé‡å‘ç”Ÿå˜åŒ–æ—¶é‡æ–°è¿è¡Œæ¯”è¾ƒã€‚

参考资料

  • 用量计费 ,用于每次响应中返回的 usage.cost 字段。
  • 结构化输出 ,用于 response_format 和 JSON schema 响应。
  • 服务层级 ï¼Œç”¨äºŽå¼¹æ€§å’Œä¼˜å ˆå®šä»·ã€‚
  • 模型目录 ï¼Œç”¨äºŽå½“å‰çš„å„æ¨¡åž‹ä»·æ ¼ã€‚
  • LLM-as-a-Judge:自动为 AI Agent 输出评分 ,用于为开放式任务评分。
  • OpenRouter 模型路由的工作原理 ,用于在模型之间进行路由。

来源: OpenRouter:Announcements · openrouter.ai

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