为你的需求选择合适的 AI 模型

当你使用 AgentX 构建应用时，你只需为你的 Agent 生成的回复付费。每个模型会根据其能力强弱收取固定数量的 credits。但“更强大”并不总意味着“更好”——有时速度更重要，有时你需要深度推理。

本指南将带你了解每个模型层级、它们擅长什么，以及在真实世界中何时使用它们的示例。

⚡ 1 Credit Models — 超高速 & 预算友好

本层级的模型：

• GPT 5 / 4.1 nano

• Nova Lite (Amazon)

• LLaMA 3.2 3B (Meta)

• Grok 3 mini (xAI)

• DeepSeek V3

• Claude 3.5 Haiku (Anthropic)

为什么选择它们？
这些是 AI 世界里的短跑选手。它们并不是为了解开大型逻辑谜题或撰写 50 页报告而设计的，但当你的 Agent 需要响应迅速并且能以低成本处理大量请求时，它们表现非常出色。

最适合：

• 高并发 FAQ 问答

• 对邮件或聊天记录做简短摘要

• 简单的对话式 Agent：个性与速度比复杂度更重要

真实案例：

• 零售 Agent 每小时回答数百次“我的包裹在哪里？”

• 学校聊天机器人告诉家长接送时间。

• 支持机器人在转交人工之前对客户问题进行分流与初步分类。

👉 如果速度和成本是你的首要考虑，就选择 1-credit models。它们可靠、快速，也更省钱。

⚖️ 2–3 Credit Models - 能力更强，依然实用

本层级的模型：

• GPT 5 / 4.1 mini (1 credit)

• GPT 5 / 4.1 (2 credits)

• Nova Micro (Amazon, 2 credits)

• LLaMA 3.2 11B (Meta, 3 credits)

• Grok 3 (xAI, 3 credits)

• Claude 4 Sonnet (Anthropic, 3 credits)

为什么选择它们？
这些模型处在能力与可负担性之间的甜蜜点。它们能处理更复杂的指令，并支持多轮对话的持续推进。

⚠️ 注意：GPT 5 很强大但更慢。如果你的 Agent 需要谨慎思考（总结长文本、解释推理过程，或处理棘手指令），GPT 5 是很好的选择。但如果你的用户期待闪电般的回复速度，可以考虑 GPT mini、Nova Micro 或 Claude Sonnet。

最适合：

• 需要超越模板化回答的客户支持

• 分步骤讲解与说明

• 中等程度的推理与结构化输出

真实案例：

• 旅行 Agent 规划多站行程，并提供酒店 + 活动推荐。

• 银行 Agent 对比不同贷款方案并解释取舍。

• HR 聊天机器人引导员工了解请假政策或福利。

👉 当你想要更多“脑力”，但又不想支付高昂的 premium credit 成本时，就用这些模型。

🧠 3–4 Credit Models - 高级思考者与专家型模型

本层级的模型：

• Nova Pro (Amazon, 4 credits)

• LLaMA 3.3 70B (Meta, 4 credits)

• Grok 4 (xAI, 3 credits)

• Claude 4 Opus (Anthropic, 3 credits)

• DeepSeek R1 (4 credits)

为什么选择它们？
这些是重量级选手。它们每次回复更慢、也更贵，但在推理、写作、coding 以及分析复杂文档方面表现卓越。

最适合：

• 错误代价高昂的复杂工作流

• 法律、医疗或合规相关的查询

• 涉及 coding 或计算的技术支持

真实案例：

• 医疗 Agent 在数百页内容中核对治疗指南。

• 法律支持机器人总结合同并识别潜在风险。

• 工程 Agent 生成用于自动化、PCB 设计或仿真的代码。

👉 当准确性比速度更重要时，就用这些模型。它们是你处理“硬核问题”时会召唤的那一类。

📝 快速决策速查表

• 1 Credit: 超快，最适合 FAQs、摘要和高并发任务。

• 2–3 Credits: 智能更均衡。非常适合客户支持、规划与结构化回复。GPT 5 很强但更慢；Sonnet 和 Nova Micro 是更快的中端选项。

• 3–4 Credits: 深度思考者。适用于法律、医疗、技术或研究密集型场景，在这些场景中谨慎推理至关重要。

🎯 最终要点

选择合适的模型，关键在于让速度、成本与智能与你的使用场景匹配：

• 需要即时回答 → 坚持使用 1-credit 的短跑选手。

• 需要更深入的对话与引导 → 2–3 credit models 是最佳选择。

• 需要复杂推理与高风险任务 → 选择 3–4 credits 的重量级选手。

👉 永远从能满足需求的最快模型开始——只有当问题需要更深度时再升级。