OpenRouter 发布 Agent 模型成本质量权衡选型框架
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OpenRouter 提出针对智能体的三步选型框架，主张按任务定质量门槛，而非盲从榜单排名。具体步骤：先定任务合格线，再取 20 到 50 个自有样本，用统一评分规则跑廉价、中端与前沿模型，将成本除以得分算出单位质量花费；最后挑选以超出运行波动幅度的优势越过门槛且最廉价的模型。框架强调，榜单均值无法反映分类、提取等窄任务表现，且智能体多轮工具调用会反复计费，选前沿模型会导致成本成倍放大。建议从响应的 usage.cost 字段读实际花费，并在模型或价格变动时重测。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载选型框架核心步骤
该框架包含三步操作。第一步为设定质量门槛，即明确当前任务合格标准，未达标模型不论多便宜均淘汰。第二步是测算单位质量花费，需提取 20 到 50 个自身业务样本，采用同一评分规则，分别运行廉价、中端及前沿模型，将产生成本除以得分得出该指标。第三步为敲定最终模型，选择以超出运行间分数波动幅度的优势跨过门槛且价格最低者。此外，获取成本应直接读取响应中 usage.cost 字段，避免用标称费率乘估算词元数，且候选模型或其定价一旦调整就需重新比对。
榜单排名与窄任务脱节
榜单排名是对模型在各类任务上表现的均值，无法代表具体业务表现。编码居首的模型未必擅长结构化数据提取，推理评测平庸的中端模型或许足以准确应对常见问答。智能体任务往往极窄，如工单分类、单字段提取或遇不确定时上报，廉价模型在此类窄任务上能否匹敌前沿模型需实测，榜单无法代劳。
智能体多轮调用放大成本
单次对话补全仅计费一次，但智能体需为每次工具调用、中间步骤及重试付费。一个三步循环至少按词元单价计费三次才返回结果。若依榜单选前沿模型，会在廉价模型足以胜任的窄任务上，承受数倍的前沿高价。因此，针对智能体场景，依据实测单位质量花费选型，对控制多轮累积成本至关重要。
为什么值得看
为智能体多轮调用场景提供量化选模型方法，避免为窄任务支付前沿模型的高昂多倍计费。
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