Jev Router 实测：编码 agent 自动选开源模型省 67-85% 成本

HowDevelop · x · 2026-10-19

作者将 TypeSafe 的决策模型 Jev 用作编码 agent 的「路由器」，在 Nebius Token Factory 上于多个开源模型间动态分配任务，而非全程用固定模型。文章脉络与数据要点：

• 动机：编码 agent 一次任务会拆成几十次模型调用、shell 命令和文件编辑，全程用高端模型意味着为每次文件读取和小改动都付高价。
• 与一次性任务的差别：原作者 Abdul 的 Jev 实验是单轮 prompt（抽取字段、分类文本），本文把它扩展到多步、需完成任务的 agent 场景，用 Claude Code + nconnect 框架跑 20 个带隐藏测试的编码任务。
• 固定模型对比：固定 Kimi K3 花 $15.41 只过 18/20；固定 Muse Spark 花 $2.80 过 19/20；固定 Reflection Beam 花 $1.89 全过（中位 $0.088/任务，72 秒，22.5 次调用，$0.25/$1.00 每百万 token）。
• 路由效果：Auto + Jev 路由在 32 个分级任务上相比固定 Kimi K3，Easy 省 81%（$4.42→$0.84）、Medium 省 85%（$12.75→$1.96）、Hard 省 67%（$8.13→$2.66），且通过率不降甚至提升。

结论：让 agent 按任务难度在便宜开源模型间路由，可大幅降本而不牺牲完成率。

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