我在 2026 年 Q1 落地了 7 个企业级 Agent 项目,期间反复被同一个问题拷问:到底是 Kimi K2.5 这种国产 MoE 长上下文模型扛得住复杂编排,还是 Claude Opus 4.6 这种闭源旗舰在多步推理上更稳?我把我过去 30 天在 HolySheep AI 上做的对比实测全部摊开,包括一份完整的吞吐基准和一份月度账单对比。
为什么 Agent 编排场景不能只看单次 latency
普通对话里 200ms 没人 care,但 Agent 工作流会把 1 个用户意图拆成 8-15 个子任务串行+并行混合调度,最后汇总。这时真正决定成本的,是「单位时间能跑完多少完整任务」(throughput),而不是任何单次 TTFT。我把这点作为第一性指标,下面所有数字都基于这个口径。
测试环境
- 统一通过 HolySheep AI 中转 base_url
https://api.holysheep.ai/v1 - 客户端:Python 3.11 + httpx 0.27 + asyncio.Semaphore
- 网络:阿里云杭州 ECS → HolySheep 国内直连,实测 RTT 38ms
- 测试场景:12 步研究类 Agent,单次任务平均 11.3 次 LLM 调用,含 3 次 tool call 循环
- 样本量:每组 200 次完整任务,剔除前 10 次 warmup
模型与价格横向对比
| 模型 | Input $/MTok | Output $/MTok | 上下文窗口 | 厂商定位 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.40 | $0.85 | 256K | Moonshot 旗舰 MoE |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $30.00 | 200K | Anthropic 旗舰 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 200K | 复杂任务中端 |
| DeepSeek V3.2 | $0.14 | $0.42 | 128K | 极致性价比 |