智能体的大模型 API 选择指南

智能体的大模型 API 选择指南 | AI生成和翻译

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我将搜索关于 LLM 模型选择（用于 API 和 Agent 任务）的最新信息，为您提供准确、最新的细节。现在我将搜索关于中文 LLM 模型及其审查限制的具体信息。现在我将搜索关于不同模型上下文窗口和 Token 限制的信息。现在我将搜索关于翻译能力和工具使用能力的信息。

问题：您在选择 LLM API 模型（用于 Agent 任务）时的考虑因素（包括对中文模型的顾虑、上下文限制、翻译能力、速度和工具调用能力）是否准确？

回答：

您的分析基本准确且见解深刻。以下是对您观点的详细验证：

1. 中文模型与审查限制

您的观点正确。DeepSeek R1 等中文模型在涉及中国政治敏感话题时表现出“本地审查”行为，系统性拒绝回答某些与中国政治相关的提示。但有一个重要细节：当 DeepSeek 和 Qwen 模型在本地运行（而非云托管版本）时，其回答会更坦诚，云托管版本则表现出更多内容过滤。对于编码代理和 AI 工作负载等用例，内容审查几乎无关紧要，因为您要求模型调试代码或路由查询，而非回答敏感问题。因此，在 Agent 任务（非政治敏感讨论）中，中文模型表现良好。

2. 上下文窗口限制

您的理解准确且细致。大多数声称支持 20 万 Token 的模型在约 13 万 Token 时可靠性会显著下降，表现为性能突然崩溃而非逐渐退化。上下文窗口已大幅扩展：Claude Sonnet 4 近期从 20 万升级至 100 万 Token，Gemini 2.5 支持 100 万 Token，Meta 的 Llama 4 Scout 则达到 1000 万 Token。因此，如您所述，单轮输入 + 输出的 Token 消耗是关键考虑因素。

3. 翻译与多语言能力

您的观察准确。在翻译任务中，模型在不同语言对上的表现差异显著：

Gemini 3.0 Pro 擅长长文档和多模态内容翻译；
Qwen 3/2.5 在中/日/韩语翻译中表现突出，亚洲技术内容术语准确率达 95%；
Claude 3.5 Sonnet 在专业翻译评测中获得 78% 的“好”评价，排名最高；
Mistral Large 2 专为企业级工作负载优化，在欧语（法语/德语/西班牙语）上保持强多语言一致性。您提到的部分模型（如 Gemini Flash）可能将部分内容保留为英文翻译成中文，确实会限制纯中文工作流的效果。

4. 速度与推理延迟

正确。输出速度差异巨大：

Granite 3.3 8B 生成速度达 521 Token/秒；
部分推理模型（如 OpenAI o1、DeepSeek R1）以推理质量换取速度；
最低延迟模型包括 Apriel-v1.5-15B-Thinker（0.19 秒）。

5. 工具调用与函数能力

您的观点有效。在 LangChain 中，工具选择依赖 LLM 的自然语言推理而非直接函数调用，增加了 Token 消耗和执行时间。Swarm 和 LangGraph 更注重效率：

Swarm 将任务分配给专业代理，工具以原生 Python 函数连接，LLM 仅在必要时介入，降低 Token 使用并提升速度；
Anthropic 的 Claude 4 系列 专为代理用例优化，如工具调用、文件访问、扩展内存和长期推理。

关键补充：成本-性能权衡

您未提及的一个重要因素：截至 2025 年 11 月，Artificial Analysis Intelligence Index 显示，前五大开源模型中有四个来自 MiniMax、阿里巴巴、DeepSeek 和 Z.ai，许多科技公司正迁移至中文模型，因其成本远低于 OpenAI 和 Anthropic 替代方案，同时性能相当。

参考资料：

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