最近有个感受越来越强烈啊。

今年上半年大家聊大模型，主要还是在比谁更聪明。谁的推理跑分高、谁的 Benchmark 又刷新了、谁又发了千亿参数旗舰。

但到了下半年，身边真正在做 Agent、做 MCP 工作流的人，聊的东西开始变了。

不是不在意模型能力了，主要是大家发现，当 AI 从"你问一句我答一句"，变成需要连续干活儿的时候，选型标准会跟着变。

原因很朴素：Agent不是聊天。

一个真实的 Agent工作流里，模型可能要先读取信息、做判断、调用工具、看返回结果、修正判断，然后继续下一步。一个任务拆下来，背后是几十次、甚至上百次的API调用。

这时候你突然发现，单次响应慢一点，乘上几十次，就是肉眼可见的卡顿。每次调用贵一点，一个月下来，Token 账单可能比你想象中吓人得多。

上个月底拉了一下账单，不看不知道。跑的任务也不复杂，就是让 Agent 自己循环处理数据，结果调用次数远超预期。再多跑几轮，钱包真顶不住啊！