选型的核心维度

选择 Agent 的「大脑」时，需要权衡 6 个维度：

维度权重说明
推理能力★★★★★多步推理、逻辑分析、数学
工具调用★★★★★Function Calling / MCP 支持
上下文窗口★★★★☆能处理多少输入
成本★★★★☆每百万 token 价格
延迟★★★☆☆首 token 延迟
隐私★★★☆☆是否支持本地部署

2026 年主流模型对比

闭源模型

模型推理工具调用上下文成本($/M token)延迟
GPT-5★★★★★★★★★★2M$5/$15中
Claude 4 Opus★★★★★★★★★★500K$5/$15中
Gemini 2.5 Ultra★★★★☆★★★★☆2M$3/$10低
GPT-4o★★★★☆★★★★★128K$2/$8低

开源模型

模型参数量推理工具调用上下文可部署
Qwen3-235B235B★★★★☆★★★★☆128K✅
Llama 4 405B405B★★★★☆★★★☆☆256K✅
DeepSeek V3671B (MoE)★★★★☆★★★★☆128K✅
Mistral Large 3123B★★★☆☆★★★★☆128K✅

按场景选型

场景 1：复杂推理任务

任务特征：数学证明、逻辑推理、多步规划

首选：GPT-5 / Claude 4 Opus

# 复杂推理首选 GPT-5 的 o 系列模型
client = OpenAI(model="gpt-5-thinking")  # 深度思考模式

# 或 Claude 4 的 Extended Thinking
client = Anthropic(model="claude-4-opus", thinking="extended")

理由：推理能力是 Agent 的天花板，在核心推理上省钱得不偿失。

场景 2：工具密集型任务

任务特征：频繁调用 API、数据库、文件操作

首选：GPT-5 / GPT-4o

# GPT 系列的 Function Calling 最成熟
# 支持 parallel tool calls（并行工具调用）
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    tools=tools,
    tool_choice="auto",  # 可强制指定工具
    parallel_tool_calls=True  # 并行调用
)

理由：OpenAI 的工具调用格式最规范，错误率最低。

场景 3：长文档处理

任务特征：处理大量文本（论文分析、代码库理解）

首选：Gemini 2.5 Ultra (2M context)

# Gemini 2M 上下文 = 约 1500 页文本
# 可以一次性放入整个代码库
response = gemini.generate(
    model="gemini-2.5-ultra",
    contents=[entire_codebase, "分析这个项目的架构"]
)

理由：2M tokens 上下文 = 一次性放入整个项目代码。

场景 4：高并发 / 低成本

任务特征：大批量简单任务

首选：GPT-4o / Gemini Flash

模型输入价格输出价格适合
GPT-4o$2/M$8/M通用
Gemini 2.5 Flash$0.5/M$2/M极低成本
DeepSeek V3$0.27/M$1.1/M开源最低

场景 5：隐私敏感

任务特征：内部数据、私有代码

首选：本地部署 Qwen3 / DeepSeek

# 本地部署配置
model_server:
  model: Qwen3-235B-A3B
  backend: vLLM
  gpu_memory: 80GB  # 需要 A100/H100
  port: 8000

混合策略：用对的模型做对的事

生产级 Agent 不应该只用一个模型。推荐混合策略：

class ModelRouter:
    """根据任务类型路由到不同模型"""

    def select_model(self, task: Task) -> str:
        if task.complexity == "high" and task.requires_reasoning:
            return "gpt-5"          # 复杂推理
        elif task.requires_tools and task.tool_count > 3:
            return "gpt-4o"         # 工具密集
        elif task.input_tokens > 200000:
            return "gemini-2.5-ultra"  # 长上下文
        elif task.cost_sensitive:
            return "deepseek-v3"    # 低成本
        else:
            return "gpt-4o"         # 默认

成本优化技巧

1. Prompt 缓存

# Claude 支持 prompt 缓存，重复 system prompt 不计费
response = anthropic.messages.create(
    model="claude-4-opus",
    system=[{
        "type": "text",
        "text": large_system_prompt,
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 缓存
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": query}]
)
# 缓存命中后，system prompt 费用降低 90%

2. 分级调用

用户输入
    ↓
[小模型: 意图识别 + 路由]  ← 成本极低
    ↓
[大模型: 核心推理]         ← 只在需要时调用
    ↓
[小模型: 格式化输出]       ← 成本极低

3. 批处理 API

# OpenAI Batch API：50% 折扣，24 小时内返回
batch = client.batches.create(
    input_file_id=file_id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)
# 成本减半，适合非实时任务

结语

LLM 选型不是一锤子买卖——模型在迭代，价格在下降，新选手在不断入场。关键原则：

  1. 先跑通再优化：用 GPT-4o 做原型，稳定后再换模型降成本
  2. 监控模型成本：每个 Agent 任务的 $/task 要有 baseline
  3. 保持模型可替换：不要硬编码模型名，用抽象层

在硅基 AGI 的实践中，选对大脑比选对框架更重要。

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加入讨论

这篇文章有姊妹讨论帖在硅基AGI论坛 — 全球首个碳基硅基认知交流平台。

碳基与硅基的智慧碰撞，认知差异创造无限可能。