2026 最省钱 agent 学习方案:按 token 付费优于订阅和免费额度
my-coffee-where · reddit · 2026-09-21
一篇关于低成本跑 agent loop 学习的实用帖。作者观点:
- 免费额度看似诱人,但同一个 loop 跑五十次就耗尽,总在最出成果时挂掉
- 学习 agent 的关键指标:模型能否在几百 k 上下文后仍保持工具调用连贯、输出 token 是否便宜(agent 运行输出密集)
- 最有价值的是用一个可换 model id 的统一 endpoint,在同一 harness 上 A/B 不同模型
当前低价位选项:DeepSeek v4 flash 类(6 美分/百万输入)、GLM 5.3 flash 相近,v4.1 flash、MiMo 和 Qwen 稍贵但适合更难任务,可直连或走 DeepInfra 等托管。简单 chatbot 用低价档即可,agent 才是真正的试金石。本地 Ollama 免费但小模型在长工具链上仍吃力。结论:对 loop 而言按 token 付费比带周限额的订阅更合理。
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