如何比较同一代理工作流中的本地模型和托管模型？

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摘要

本文讨论了在同一代理工作流中比较本地和托管AI模型的挑战，特别是Raycast v2.2更新后可以通过各种提供商路由工作流。文章寻求构建提供商中立评估的建议，并指出工具支持和延迟等变量最难保持恒定。

Raycast v2.2现在允许Pro用户通过OpenAI兼容提供商、Ollama或OpenRouter路由AI工作流。这使得在UI层切换变得容易，但也带来了测试问题：更改提供商可能会改变工具支持、重试、延迟以及运行请求帮助的频率。对于一个真实的工作流，我会固定工具模式、权限、输入固定数据和验收检查。然后，我会在相同的隐藏检查下比较任务成功率、总成本、工具调用次数、失败调用后的恢复以及任何不支持的功能。是否有人围绕单个工作流构建了提供商中立的评估？哪个变量最难保持恒定？
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