实测同模型换 harness 省 1/3 成本，Reddit 用户自建 LLM 自动路由
leebase65 · reddit · 2026-09-13
一位开发者分享了自己用数据驱动方式控制 AI 编码成本的完整实践：
- 度量方式：他认为"每 token 成本"是坏指标，应改用"每次成功任务的成本"。他用自己真实编码数据建了定制 benchmark，按 planner、supervisor、coder、code review 四种角色分别测试不同模型和 harness。
- 关键发现：同一模型在 Pi 与 Codex 两个 harness 中运行，成本和时间相差超过 1/3；他持续记录每次运行的模型、harness、耗时与成败，用数据替代感觉做决策。
- 自动路由：他搭建了按成本与性能优化的实时路由器，把订阅额度折算成低于 API 的真实成本，避免路由到剩余额度 ≤10% 的套餐，订阅耗尽则回退到最便宜的按量 API。策略是先用 DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash 等超低价模型，失败再升级到更强模型。
- 订阅调整：他从 OpenAI/Anthropic/Gemini 各 $100/月改为 OpenAI $200（额度 4 倍）+ Anthropic、Gemini 降为 $20，使用量翻倍以上。
- 该系统目前深度集成于他的 AI Employee Factory 平台，计划拆分出来开源。
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