用小模型做Agent决策路由可省95倍成本

2026年10月13日，开发者 Arindam 指出，agent 用前沿模型做简单的是非判断或分类决策是严重浪费。他以成本举例：按每次决策约 1000 输入 token 计算，1 万次决策若用 Jev，成本只需 0.42 美元；而用 Opus 5.5，仅输入部分就要 40 美元，两者相差约 95 倍。据此他建议这类决策路由改用小模型承担，以大幅降低成本。上述数据来自 AGI Hunt 的报道，目前尚无更多后续进展或官方回应。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。