我们构建了一个 computer-use API，在重复任务上最多可削减 90% 的 token 消耗，可接入 Claude Code、Codex、Cursor 或你自己的代码

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computer-use agent-api token-efficiency automation benchmark api

摘要

Agent S（ICLR 2025）团队开源了 Sai——一个 computer-use API，它会将计划编译成可自愈的代码，而不是每次从截图重新推理，从而在重复任务上将 token 消耗削减最多 90%。Sai 以 73% 的得分、每任务 $15.70 的成本登顶 OSWorld 2.0，超过 Claude Opus 5（70.6%，$23.70）和 GPT-5.6 Sol（62.6%，$26.62）。

我们刚刚开放了 API，欢迎构建 agent 的开发者给我们反馈。大多数 computer-use agent 是逐个截图工作的：模型看一眼屏幕，选一次点击，再看一眼，再选下一次。这种方式大量消耗 token，速度很慢，而且只要 UI 偏移几个像素，整个流程就会崩溃。你还需要自己维护虚拟机、显示驱动和测试框架。 **我们做了什么不同的事** Sai——我们的 computer-use agent——不会每一步都从头重新规划。它会把计划编译成能够自愈的代码，即使 UI 发生变化也能正常运行。当任务重复出现时，它会直接重跑这段代码，而不是重新对每个界面进行推理。在重复性任务上，这最多可以节省 90% 的 token 消耗，而且精度也不错。 在 OSWorld 2.0（108 个高难度的真实桌面任务）上，Sai 以每任务 $15.70 的成本取得了 73% 的得分。作为对比，Claude Opus 5 的得分为 70.6%、成本 $23.70，GPT-5.6 Sol 的得分为 62.6%、成本 $26.62。也就是说，Sai 以大约三分之二的成本取得了最高的分数。 **如何开始** 在平台登录并创建 API key。免费方案包含一台云电脑。 **适用场景** 凡是你的 agent 需要在没有 API 的 GUI 中完成的操作：老旧的桌面应用、Excel、内部工具、表单繁多的 Web 门户、数据录入等。 其背后的研究同样开源。Agent S（ICLR 2025，GitHub 上约 1.2 万 star）是第一个在 OSWorld 上达到人类水平表现的 agent。 欢迎反馈和实际用例！
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