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模型性价比不是“单价低”这么简单。 我更愿意这么算： 真实成本 = token 单价 × 实际输入输出量 × 重试次数 + 人工返工成本 便宜模型如果经常答偏，最后可能更贵。贵模型如果一次做对，反而省钱。 几个容易被忽略的地方： 输出 token 往往比输入更贵，长文生成要特别注意 Prompt 里反复塞大段上下文，会把成本悄悄抬高 失败重试不只是多花 token，还会多花人的时间 简单任务用强模型，是另一种浪费 比较稳的做法是分级路由：简单分类、格式转换、短摘要用便宜模型；复杂推理、代码审查、关键文案再用强模型。 还有一个省钱办法：整理上下文。很多成本不是模型贵，是你每次都把一堆无关内容塞进去。 所以不要只看价格表。拿你的真实任务跑一轮，算“完成一个合格结果”的成本，这个数字才有意义。

OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 怎么选？我现在不会直接问“哪个最好”，而是先问任务。 如果是复杂文档、代码理解、长推理，我会把 Claude 放进候选。 如果是生态、工具调用、第三方集成、产品化接口，OpenAI 仍然很强。 如果你重度依赖 Google 生态，或者任务里多模态和长上下文很多，Gemini 值得测。 如果你在国内做产品，DeepSeek、Qwen 这类模型的可获得性、成本、中文体验和部署选择都很现实。 真正要定主力模型时，我建议做一个小盲测：拿你团队最常见的 20 个任务，统一 Prompt，隐藏模型名，让实际使用的人打分。质量、速度、成本、稳定性、合规要求一起看。 不要只看榜单。榜单解决的是通用能力排序，项目里需要的是“在你的任务上少出错”。这两个不是一回事。 官方文档入口可以从 OpenAI、Anthropic、Google AI、DeepSeek、阿里云百炼分别看起，价格和能力以官方最新信息为准。

多步 Agent 最容易失败的地方，往往不是模型完全不会，而是中间某一步偏了，后面还继续认真执行。 我见过比较多的是这几种： 一开始理解错目标，后面越努力越偏 工具返回异常，它假装没事继续编 查到旧资料，却当成最新信息 中间结果没有校验，直接进入下一步 权限边界不清楚，尝试做不该做的动作 防法也不复杂，但要提前设计： 关键节点让它停下来确认 工具调用失败必须显式报错 涉及时效信息要求标注来源和日期 每一步输出可检查的中间结果 高风险动作只给建议，不自动执行 Agent 不是越自主越好。很多业务场景里，“半自动 + 人确认”比“全自动”更靠谱。 如果你们的 Agent 已经上线，我建议先把失败案例收集起来。真实失败样本比漂亮 demo 更值钱，它会告诉你系统到底哪里脆。

判断一个 Agent 好不好用，不能只看 demo。Demo 里跑通一次不难，难的是连续跑 100 次还能稳定。 我会看这几个指标： 成功率：同类任务跑多次，多少次能完成 返工率：完成后还需要人改多少 可解释性：失败时能不能知道卡在哪一步 成本：一次任务平均花多少 token 和时间 权限边界：会不会调用不该调用的工具 恢复能力：中间失败后能不能重试或降级 很多 Agent 看起来聪明，其实只是“偶尔很惊艳”。但产品里需要的是稳定，不是抽奖。 我比较喜欢给 Agent 做一组固定评测集，比如 20 个真实任务，每次改 Prompt、换模型、换工具后都跑一遍。不要凭感觉判断“好像变聪明了”，要看数据。 还有一点很重要：评测不要只看最终答案。中间步骤也要看。一个答案对了但过程乱来的 Agent，迟早会在更复杂的任务里出问题。

我用下来，Prompt 真正有用的不是“神奇咒语”，而是把人脑子里的默认条件写清楚。 一个稳定的 Prompt 通常要交代这几件事： 你是谁：让模型站在什么角色上回答 要做什么：任务边界越具体越好 给了什么材料：别让它自己脑补背景 有哪些限制：长度、语气、禁止事项、判断标准 输出成什么样：表格、JSON、步骤、短文都要说 有没有样例：一个好样例经常比十句形容词管用 比如不要只写“帮我优化这段文案”。可以写：“你是一个面向 B 端 SaaS 的产品营销编辑，请把下面文案改得更清楚，少用形容词，保留技术准确性，输出 3 个版本，每个不超过 80 字。” 这不是复杂，而是减少来回沟通。 我自己的习惯是：越重要的任务，越先让模型复述它理解的目标。它复述得不对，就不要急着让它生成。先对齐，再输出，效率反而更高。

AI 编程提效是真的，但坑也是真的。我现在最警惕的是这几类： 第一，改得太顺。AI 很容易给你一种“它都懂了”的错觉。实际上它可能只是顺着命名猜，遇到隐藏约束就翻车。 第二，测试太假。它会写出能过的测试，但不一定写出有保护力的测试。 第三，依赖幻觉。一个包、一个 API、一个配置项，看起来像真的，实际不存在或者版本不对。 第四，局部正确、全局不通。单个函数没问题，接到现有项目里就破坏了缓存、权限、事务或兼容逻辑。 第五，人开始懒得 review。这个最危险。AI 让写代码变快，但不代表理解成本消失了。 我现在的底线是：凡是 AI 改过的核心逻辑，必须自己看 diff；凡是涉及数据、权限、支付、删除、迁移，必须跑验证；凡是它引用的库和 API，必须查官方文档。 把 AI 当加速器很好，把它当责任人就不行了。

GitHub Copilot 到 2026 还值不值得用？我的答案是：值，但它的位置变了。 它不再是那个“用了就觉得跨时代”的工具了。现在 Cursor、Claude Code、Codex 这类工具把上限拉得很高，Copilot 的优势反而变成了稳定、轻量、低打扰。 我会把它放在这些场景里： 写样板代码 补参数、补类型、补简单分支 根据上下文完成小函数 在已有代码风格里继续写几行 但如果任务是“读完整个仓库后重构”“跨文件迁移”“自动跑测试并修复”，Copilot 就不是最合适的主角了。 所以我不会说 Copilot 过时。它更像键盘增强，不像项目 Agent。对团队来说，这种工具反而容易推广：学习成本低，对现有流程影响小，也不会让新人一下子把大任务都交给 AI。 如果你只想日常提速，Copilot 仍然够用；如果你想把 AI 变成开发流程的一部分，那就需要 Cursor、Claude Code 这类更主动的工具一起上。