Gemini 4 Argon via NextModel: 1M-token context; $2 / 1M tokens in / $10 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
这份候选名单适合什么用途: Agent 模型
Agent 跑起来输出 token 多,工具循环一旦跑偏就烧钱。接线前先看工具调用、JSON 稳定性、上下文、延迟、输出价。再设预算,避免坏循环一夜掏空账户。
来源依据: NextModel 的能力映射,以及可用时的支持参数元数据。 · 更新日期 2026-07-01
步骤
如何使用这份名单(Agent 模型)
- 对照任务选模型。 先看「Agent 模型」短名单是否覆盖你的真实任务,不要只比标价。
- 用同一批提示词试跑。 挑 2–3 个候选,用业务提示词对比质量与输出长度。
- 估算月费。 用价格页或成本计算器,按预计 token 量估算月度花费。
- 定兜底与预算。 定主模型、兜底模型,设项目预算后再接生产流量。
匹配分
推荐候选 Agent 模型
先从候选名单开始,再用真实提示词测试,并在接入生产路由前比较月度成本。
Claude Haiku 5.5 via NextModel: 1M-token context; Starting at $0.1 / 1M tokens in / $0.5 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
Claude Sonnet 5.5 via NextModel: 1M-token context; $2 / 1M tokens in / $10 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
GPT‑6 LunaNew
GPT‑6 Luna via NextModel: 1M-token context; Starting at $0.1 / 1M tokens in / $0.5 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
比较表
按价格、提供方、上下文、能力和来源比较这份候选名单。
缩小生产候选、建立兜底策略或比较模型经济性时用。
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argongoogle/gemini-4-argon | $2 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 2974-10589ms | Catalog | Platform curated | |
| Claude Haiku 5.5anthropic/claude-haiku-5.5 | Anthropic | Starting at $0.1 / 1M tokens | $0.5 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1321-2017ms | Catalog | Platform curated |
| Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5 | Anthropic | $2 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1230-2392ms | Catalog | Platform curated |
| GPT‑6 Lunaopenai/gpt-6-luna | OpenAI | Starting at $0.1 / 1M tokens | $0.5 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1722-2681ms | Catalog | Platform curated |
| GPT‑6 Solopenai/gpt-6-sol | OpenAI | Starting at $2 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1752-3715ms | Catalog | Platform curated |
| Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5 | Anthropic | $4 / 1M tokens | $20 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1845-5119ms | Catalog | Platform curated |
| GPT-6 Astraopenai/gpt-6-astra | OpenAI | Starting at $10 / 1M tokens | $50 / 1M tokens | 1.1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 2408-7945ms | Catalog | Platform curated |
| Claude Fable 5.1anthropic/claude-fable-5.1 | Anthropic | $10 / 1M tokens | $50 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 3187-5152ms | Catalog | Platform curated |
常见问题
Agent 模型 常见问题
Agent 模型最重要的能力是什么?
工具调用、结构化 JSON、任务够用的上下文、指令跟得住。其余都是次要。
为什么 Agent 工作流特别烧钱?
规划文本、工具结果回灌上下文、重试都会拉长轨迹。限制步数,并按次记录 token。
Agent 是否总该用最强模型?
不必。简单规划或工具选择可走便宜模型;难步骤再升级。
指南