想用最少的成本让不同模型干各自擅长的事？参考这个 workflow：Grok 爬推文、DeepSeek 写文案、Kimi 做网页、GLM 5.2 调度。
作者使用 Codepilot 的一条提示词，让 Grok 爬取 Twitter 信息、Kimi 生成网页、DeepSeek 撰写文案，并由 GLM 5.2 统筹。该 workflow 成功完成昨天 AI 热点事件统计，时效性与人工搜集相当，甚至补充了漏掉的信息。通过分模型调用，降低了昂贵模型的消耗。
一句非常简单的提示词，就调用了三个不同能力的模型，帮我完成了昨天 Twitter 上的 AI 热点事件统计。 时效性非常强，跟我早上起来刷 Twitter 搜集到的差不多，而且还有几个我漏掉的信息。...
一句非常简单的提示词，就调用了三个不同能力的模型，帮我完成了昨天 Twitter 上的 AI 热点事件统计。 时效性非常强，跟我早上起来刷 Twitter 搜集到的差不多，而且还有几个我漏掉的信息。 具体分工如下： • 信息爬取：内容爬取是 Grok 做的 • 网页生成：Kimi 生成的 • 文案撰写：DeepSeek 写的 歸藏(guizang.ai) @op7418 这个能力已经在 Codepilot 上线了，我自己最近一直也在用，太爽了！ 充分发挥各个模型的能力长处，而且可以帮你节省成本。 你可以在一个聊天里启用、由不同模型驱动的 subagent，利用它们自己的能力去帮你完成事情，而且也可以减少比较贵的模型的消耗。 比如这个任务，就是用 Grok 去检索 Twitter 信息，用 DeepSeek 生成文案，K3 生成网页，然后由 GLM 5.2 统筹。 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 3 👀 1565 📊 1 ⚡