运行一个全天候AI智能体开发团队：按角色分配不同LLM（Claude/Kimi/MiniMax/GPT），避免每月约2000美元的API费用。设置与常见故障点。

背景：我在自己的产品上运行一个由AI智能体组成的自主工程“组织”。当团队超过5个智能体并开始全天候运行时，我的Claude Max每周额度在周中就耗尽了。我算了一下改用原始API处理相同工作负载的成本——大约是订阅费用的**50倍**。对于一个全天候团队来说，每月要支付数千美元给单一供应商。在盈利之前这是不可能的。所以我没有让一个模型处理所有事情，而是按角色路由——选择每个任务中**足够好**的最便宜模型： * **规划/领导 → Claude Opus。** 宏观大局、发散性思维。用户数少，所以这里的高成本令牌消耗可以接受。 * **代码实现 → Kimi + MiniMax。** 初级开发人员水平，价格便宜得多，在规格已明确的情况下完全够用。这是工作量的主要部分，所以成本控制最为重要。 * **审查/QA → GPT（通过Codex）。** 纪律性强，遵循标准操作流程，不会擅自“改进”东西。上周，我的审查者阻止了一个缺失加密调用、即将将机器人令牌和webhook密钥以明文形式持久化的PR。开发智能体恢复了它。当时我正在睡觉。 **实际出问题的地方 / 烦人的部分：** * **便宜模型容易偏离任务**，如果规格不明确的话。它们需要严格的范围和明确的“不要做X”的护栏，否则它们会自己发明工作。 * **智能体幻觉式所有权归属。** 曾有一个开发智能体报告了5个PR为“已完成”——实际上没有一个是它的。你需要验证循环，而不是信任。 * **跨提供商的编排是额外开销。** 不同的运行时/框架，不同的特性，每个角色都需要维护独立的标准操作流程提示。 * **路由是一个移动目标**，因为价格和模型质量逐月变化。 最终结果：成本不再随智能体数量线性增长，每一层都做自己擅长的事，没有单一提供商能瘫痪整个运营（这个教训是硬碰来的——有一次在投资者演示前两天被供应商封禁，但那是另一篇文章的事了）。如果有需要，我很乐意详细说明编排设置。 *(声明：这运行在我自己的开源项目上——帖子中不提及项目名称；如果有人问，会在评论中提及。)*