--- title: 编程智能体最便宜的 API（2026 年 10 月） description: 按工作负载和任务总成本对比 OpenClaw、OpenCode 和 Hermes 当前的经济型模型。包含本地方案和更强的云端备选。 date: 2026-05-04T00:00:00.000Z updatedDate: 2026-10-14T00:00:00.000Z location: 加利福尼亚州旧金山 – 2026 年 5 月 4 日 image: /images/cheapest-api-coding-agents-hero.jpg keywords: >- 最便宜的 AI API, 最便宜的 AI token, 最便宜的 LLM API, 运行 OpenClaw 最便宜的方式, 便宜的 AI 编程智能体, 编程智能体最便宜的 API, 2026 AI API 定价 faq: - question: 2026 年运行编程智能体最便宜的 API 是什么？ answer: >- 对比 DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Flash、MiniMax M3、GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 在常规任务上的表现。本地 Ollama 可避免 API token 费用。Gemini 3.8 Flash 有 Google 免费额度，具体取决于项目的实时配额。 - question: 便宜的 AI API 足以胜任编程吗？ answer: >- 经济型模型可以处理常规编辑和摘要，但可靠性取决于工作流。请衡量已完成任务数、失败的工具调用次数、重试次数和耗时。对于经济型模型无法完成的工作，保留 Claude Sonnet 5.5 或 GPT-6.1 Sol 作为兜底。 - question: 在便宜模型和贵模型之间做路由能省多少钱？ answer: 节省金额取决于你的任务组合、token 用量、缓存和重试情况。将完成任务的总账单与你当前的基线进行对比；不存在适用于所有编程智能体的固定比例。 locale: zh-cn translationKey: cheapest-api-coding-agents --- 模型可用性和 ID 已于 **2026 年 10 月 14 日** 对照 [haimaker 目录](https://api.haimaker.ai/public/model_hub) 核实。以下是供你在自己任务上测试的候选项，不是新一轮受控基准测试的结果。 编程智能体最便宜的 API 取决于你的智能体到底在干什么。单看每百万 token 的价格，某个模型可能最便宜；但一旦按“每完成一个任务的实际成本”来算，它往往反而更贵——因为便宜模型重试更多、会凭空生成错误的工具参数，还容易让智能体陷入死循环。 这篇是专门针对编程智能体的分析。如果你是在给聊天应用或单次补全选 API，计算方式不一样。 ## 快速排名（2026 年 10 月） | 层级 | 模型 | 成本层级 | 建议测试的工作负载 | |---|---|---|---| | **本地** | Qwen3.8 27B（通过 Ollama） | 无 API token 费用 | 私有代码，已有合适硬件 | | **经济型云端** | DeepSeek V4.1 Flash / GLM-5.3 Flash | 低成本 | 常规智能体工作和摘要 | | **经济型云端** | MiniMax M3 | 经济型 | 编程和工具密集型工作流 | | **专项任务** | GPT-6 Luna / Claude Haiku 5.5 | 低成本 | 分类、提取和有明确边界的任务 | | **免费额度路径** | Gemini 3.8 Flash | 免费 + 直接从 Google 付费 | 在项目实时配额范围内的工作 | | **大上下文选项** | Grok 4.1 Fast | 经济型 | 仓库级读取；请验证其当前端点限制 | | **更强的备选** | Claude Sonnet 5.5 / GPT-6.1 Sol | 中等价位 | 调试和经济型模型搞不定的任务 | 从实时目录中复制准确的 ID：`deepseek/deepseek-v4.1-flash`、`z-ai/glm-5.3-flash`、`minimax/minimax-m3`、`openai/gpt-6-luna` 和 `anthropic/claude-haiku-5-5`。Google 的免费额度适用于直接访问 Google，不适用于网关调用。 ## 为什么输出价格比输入价格更重要 聊天应用读短提示、写短回复。编程智能体不一样——它要读文件、写补丁、解释失败原因、重写测试、输出 diff。真正花钱的大头在输出端。 在对比费率之前，先估算你自己的工作负载： ```text task cost = input tokens × input rate + output tokens × output rate + tool charges + retries - applicable cache savings ``` 对每个模型使用相同的输入/输出比例。计费时要把推理 token 和失败尝试也算进去。当智能体大量输出时，低输出单价最关键；当智能体反复读取长上下文时，输入定价和缓存更重要。 ## 免费选项：本地 在你自己的硬件上运行 Ollama，每个 token 的费用是 $0。问题在于硬件本身。 想做新的本地对比，可以在内存充足的机器上试试 [Qwen3.8 27B](https://ollama.com/library/qwen3.8)。Ollama 标注的下载量约 18GB，这还不算上下文状态和运行时缓冲区。Muse Glimmer 和 Qwen3 Coder 30B 也是具备工具调用能力的候选。配置较低的机器需要更小的模型或更短的上下文。 本地方案在以下情况下才划算：你已经拥有合适的硬件、需要离线处理、或者你的任务组合恰好是模型能可靠处理的。内存分级详见 [OpenClaw 最佳本地模型](/zh-cn/blog/openclaw最佳本地大模型/)。 ## 各云端模型何时胜出 #### MiniMax M3 / DeepSeek V4.1 Flash / GLM-5.3 Flash — 经济型候选 这些模型是 haimaker 目录中当前可用于常规编程智能体工作的选项。对每个模型跑相同的文件读取、编辑和测试流程。看的是正确完成数和总 token 消耗，而不是官方宣称的任务处理百分比。 控制好重试次数。一个在同一个失败命令上反复循环的便宜模型，可能比一次就搞定的强模型花得还多。 #### Grok 4.1 Fast — 上下文大小是关键时 Grok 4.1 Fast 仍然是大上下文场景下的经济型候选。发送仓库之前，先确认提供商的有效模型 ID 和限制。宣传的大上下文窗口不代表模型能准确利用每一个文件。 #### Gemini 3.8 Flash — 免费访问是关键时 Google 为 Gemini 3.8 Flash 提供了免费额度。在 AI Studio 里检查你的项目配额；并不是每个账户都有统一的每日额度。更难的工作可以试试 Gemini 4 Argon，但要做好付费的准备。 ## 真正省钱的路由策略 只选一个便宜模型用于所有任务，其实会漏掉本可省下的钱——因为有些任务确实需要前沿模型。反过来，所有任务都丢给前沿模型，那就是纯浪费——大部分任务根本用不到那个级别。 大多数用户最终落地的方案是两级路由：**一个便宜的默认模型 + 一个强模型兜底**。常规任务走便宜模型，搞不定时切换到强模型。在你自己的工作负载上测出这个分配比例。 手动实现的方式： ```bash # in OpenClaw /model haimaker/minimax/minimax-m3 # default /model anthropic/claude-sonnet-5-5 # when the cheap model gets stuck ``` 或者让 [Haimaker 的自动路由器](/blog/openclaw-auto-router-setup) 来处理——把你的智能体指向 `haimaker/auto`，路由器会按请求粒度根据任务复杂度自动选择。根据完成任务的实测数据来决定配比。估算混合账单之前，先查一下实时目录。 ## 使用建议 新搭建智能体时，建议对比一个经济型默认模型和一个更强的备选： - **常规工作：** MiniMax M3、DeepSeek V4.1 Flash 或 GLM-5.3 Flash - **高吞吐量专项任务：** GPT-6 Luna 或 Claude Haiku 5.5 - **高难度编程：** Claude Sonnet 5.5 或 GPT-6.1 Sol - **Google 免费额度：** Gemini 3.8 Flash，在你的实时配额范围内 - **私有本地工作：** 模型和上下文都合适的话，用 Qwen3.8 27B 换模型之后记得重新核算任务总成本。新的默认模型应该能省钱，同时不增加失败的工具调用或人工审查工作。 在 HAIMAKER 上获取 $10 免费额度 --- *相关文章：[2026 年最便宜的 AI API](/zh-cn/blog/最便宜的ai-api对比)、[OpenClaw 最便宜的模型](/blog/cheapest-models-openclaws)、[OpenClaw 最佳本地模型](/zh-cn/blog/openclaw最佳本地大模型)、[Haimaker 自动路由器设置](/blog/openclaw-auto-router-setup)、[用一条命令将智能体接入路由](/connect)。*