选型指南 · 2026 年 5 月 25 日 · 作者 @zayuerweb-dev
2026 做 AI Agent 用哪个模型：工具调用、长任务、成本实测
用大模型搭 agent 的人很快会撞到一件事：单轮聊天里哪个模型"更聪明"，和它能不能稳稳跑完一个几十步的 agent 任务，几乎是两码事。Agent 真正吃的是另外几样——工具调用的格式崩不崩、多步下来会不会越跑越偏、一个任务下来 token 账单有多吓人。这篇按这几条，把 2026 年能拿来做 agent 的几家模型过一遍，最后给一张"什么任务交给谁"的决策表。价格和跑分是 2026-05 的快照，接入前以官网为准。
30 秒结论
- 默认主力：Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7。工具调用格式最稳、长任务最不容易跑飞，做 agent 的默认值。
- 要最成熟的工程化：GPT-5.5。function calling、结构化输出（JSON schema）、SDK 生态最全，少踩坑。
- 长记忆 / 历史塞得多：Gemini。百万级上下文配最低的输入价，适合把整段历史和观察一直带着。
- 省钱跑子任务：DeepSeek、Qwen。分类、摘要、抽取这类高频低难度的步骤，别用旗舰烧钱。
- 别只看单轮榜单分数。agent 的成败在"几十步连着不崩 + 成本可控"，不在某次问答谁更聪明。
Agent 对模型的四个硬要求
Agent 和聊天的根本区别是：它要自己**多步决策 + 调工具 + 看结果再决定下一步**，中间没人接管。所以选模型要看的不是"单轮回答质量"，而是下面四条：
- 1. 工具调用稳不稳。agent 靠 function calling 调工具，模型必须每次都吐出合法的参数格式。偶尔崩一次 JSON，整个链路就断。这是第一硬指标。
- 2. 多步会不会漂移。一个任务几十步走下来，模型容易"忘了目标""重复劳动""越走越偏"。能不能保持目标一致、自我纠错，决定 agent 能不能真的跑完。
- 3. 成本扛不扛得住。agent 一个任务 = 很多轮，每轮都把历史 + 工具结果重新喂一遍，token 累积非常快。单价 × 轮数，账单可能是聊天的几十倍。
- 4. 上下文够不够长。历史对话、工具返回、文档片段都要塞进上下文。上下文越大，agent 能"记住"的越多，越不容易丢状态。
记住这四条，再看下面每家模型的取舍就清楚了。
五家模型横评
- Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7——agent 之王。这两个是我做 agent 的默认值。工具调用的格式最稳，长 agent 任务连续几十步下来不容易跑飞，自我纠错也好。Opus 4.7 在 SWE-bench Verified 这种"给真实仓库 issue、看能不能改对"的任务上到 87.6%，SWE-bench Pro 64.3% 领先，正是 agent 编程要的能力。Sonnet 4.6 更便宜（$3/$15），日常 agent 主力够用；难任务再上 Opus。
- GPT-5.5——工程化最成熟。未必每项单点最强，但 function calling、结构化输出（JSON schema 强约束）、并行工具调用、SDK 和文档生态都最全，接起来最少踩坑。终端类任务也很强（Terminal-Bench 2.0 拿到 82.7%）。代价是 token 最贵（$5/$30），适合放在确实需要它那套工程能力的环节。
- Gemini——长记忆便宜。百万级上下文 + 最低的输入价（$1.25 输入），让你可以把整段历史、工具返回、文档一直带在上下文里而不心疼。做需要长期记忆、状态多的 agent，或者要把大量背景塞进去的，它是性价比最高的"记忆体"。
- DeepSeek R1——省钱的推理子模型。$0.55/$2.19 的价格，推理和代码还不弱。适合把 agent 里那些"想一下但不难"的步骤交给它，成本只有旗舰的零头。
- Qwen3 Max——中文 + 批量子任务。中文场景质量好，价格也低（$1/$4）。agent 里的分类、抽取、摘要这类高频步骤交给它，省下预算留给关键决策步。
成本：一个 agent 任务到底烧多少 token
这是最容易被低估的一项。Agent 不是问一句答一句，而是**每一步都把"系统提示 + 历史 + 所有工具返回"重新发一遍**。假设一个任务跑 20 步，每步上下文累积到平均 8000 输入 token、500 输出 token：
- 一个任务 ≈ 16 万输入 + 1 万输出 token。
- 全用 GPT-5.5：16 万 × $5/1M + 1 万 × $30/1M ≈ $0.8 + $0.3 = $1.1 / 任务。
- 全用 Claude Sonnet 4.6：≈ $0.48 + $0.15 = $0.63 / 任务。
- 主决策用 Sonnet、把分类/摘要这种子步骤切给 DeepSeek：能压到 $0.3 以内。
单个任务一块钱看着不多，但 agent 是要规模化跑的——一天几千个任务，差价就是几千美元一个月。所以 agent 选型里，"按步骤分配模型"比"全程用最强的"重要得多。能用 prompt cache 的（把不变的系统提示和历史缓存住）还能再省一大截。
怎么看跑分（τ-bench / SWE-bench / Terminal-Bench）
聊天榜单（比如 LMArena）对 agent 选型参考价值有限，要看专门测"会不会用工具、能不能跑完任务"的榜：
- τ-bench / τ²-bench：测模型在多轮对话里**按规则调用工具、完成客服式任务**的能力——最贴近真实 agent。Claude 系列在这类工具调用任务上长期靠前。
- SWE-bench Verified / Pro：给真实代码仓库的 issue，看 agent 能不能改对。这是 agent 编程的硬指标，Opus 4.7（Verified 87.6% / Pro 64.3%）领先。
- Terminal-Bench：测在终端里多步操作完成任务，GPT-5.5（2.0 版 82.7%）表现突出。
一句话：agent 编程看 SWE-bench，通用工具调用看 τ-bench，终端操作看 Terminal-Bench，别拿单轮聊天分数当 agent 能力。具体数字想横着比，可以在对比工具里看各模型的能力维度。更细的 Opus 4.7 跑分拆解见这篇评测。
决策表与路由策略
- 默认主力（工具调用 + 长任务）：Claude Sonnet 4.6，难任务升 Opus 4.7
- 要最成熟的 function calling / 结构化输出 / 终端：GPT-5.5
- 长记忆、历史多、要塞大量背景：Gemini（长上下文 + 便宜输入）
- 推理型子步骤省钱：DeepSeek R1
- 中文 / 批量子任务（分类、抽取、摘要）：Qwen3 Max
实践上最关键的一条：别让一个 agent 只绑一家模型。把模型调用抽象成一层接口，按步骤的难度和类型路由——关键决策步用 Claude/GPT，简单子步骤用 DeepSeek/Qwen，长背景塞 Gemini。这样既控成本，又能在某家限流或涨价时一键切换。三家旗舰的单点能力在收窄，工程适配度和成本结构的差距，反而更值得你花时间。
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FAQ
做 AI agent 到底该用哪个模型？默认用 Claude Sonnet 4.6（工具调用稳、长任务不跑飞），难任务升 Opus 4.7。要最成熟的 function calling 和结构化输出选 GPT-5.5；要长记忆、塞大量历史选 Gemini；想省钱就把简单子步骤切给 DeepSeek / Qwen。最好按步骤路由，不要全程只用一家。
为什么不能只看 LMArena 这类聊天榜单？聊天榜测的是单轮回答质量，agent 要的是多步工具调用不崩、长任务不漂移、成本可控。看 τ-bench（工具调用）、SWE-bench（agent 编程）、Terminal-Bench（终端操作）更对口。
Agent 的成本为什么比聊天高这么多？因为 agent 每一步都把系统提示 + 全部历史 + 工具返回重新发一遍，token 随步数累积。一个 20 步的任务，token 量可能是单轮聊天的几十倍。用 prompt cache 缓存不变部分、把简单子步骤切给便宜模型，是控成本的两个主要手段。
开源模型（DeepSeek、Qwen）能做 agent 主力吗？能做省钱的子步骤主力，但工具调用的稳定性和长任务一致性目前还是 Claude / GPT 更靠谱。务实的做法是混用：关键决策步用闭源旗舰，高频简单步骤用开源模型兜底。
上下文越长对 agent 越好吗？长上下文能让 agent 记住更多历史和观察，减少丢状态，但也更贵、还可能"迷失在中间"（长上下文里的信息被忽略）。实践上是按需带历史 + 适当总结压缩，而不是无脑把全部都塞进去。