按任务分配模型：Agent 跑任务别全程用最贵的模型

作者分享了一个跑 Agent 的省钱思路：过去一问一答的聊天场景用最强模型没问题，但 Agent 任务会拆成规划、读文件、改代码、整理结果多步，全程用高倍率模型浪费大量 token。真正需要强模型的只有规划和难题，读文件、改格式这类杂活交给低倍率模型即可。文中以豆包工作为例：现已开放 Kimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等第三方模型，且每个模型标注了额度倍率，难题用 Kimi 这类高倍率模型，杂活用限时 0.01x 的豆包 2.1 Lite 或 DeepSeek V4.1 Flash，拿不准就选自动档，小额任务免费。作者认为字节把两款模型压到 0.01x 倍率，显示出其做办公 Agent 场景的投入。