一、测试背景

我们选取了5款常用模型：OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek-V3、智谱GLM-4、MiniMax M2.5。测试任务包括：

• 简单问答（常识）

• 复杂推理（逻辑题）

• 代码生成（Python排序）

• 长文本摘要（50K上下文）

测试平台：Token-Flow统一API，确保调用环境一致。

二、性能与成本数据

注：准确率基于200题抽样测试，仅供参考。

三、结论与选型建议

1. 极致性能：选GPT-4o或Claude 3.5，适合代码、数学、复杂Agent

2. 性价比首选：DeepSeek-V3 / 智谱GLM-4，成本仅为GPT-4o的1/10，效果损失不到5%

3. 超长上下文：MiniMax M2.5，1M上下文，成本极低

4. 最佳实践：混合路由——简单任务走国产模型，复杂任务走GPT-4o，综合成本降低90%

四、如何实现混合路由？

使用Token-Flow智能路由，只需设置model="auto-router"：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="auto-router",
    messages=[{"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"}],
    # 系统自动判断：简单问答 → 走DeepSeek，成本$0.0003
)

五、总结

没有最好的模型，只有最合适的模型。建议开发者建立多模型策略，用统一API降低切换成本，用智能路由自动优化成本。Token-Flow已接入以上所有模型，并提供免费试用。

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