token-scout

扫描当前可用的云端模型和本地 Ollama 实例，列出支持工具调用且上下文窗口不少于 32k 的模型，并按价格从低到高排序，返回推荐的首选与备选方案。

一份包含模型来源、能力兼容性、上下文长度、实时价格和推荐优先级的候选清单。

对比这些模型的兼容性配置，找出哪些模型不适合当前需要函数调用和长上下文的工作流，并说明风险原因，例如工具调用不稳定或上下文不足。

一份风险分析结果，指出不兼容模型及其可能造成的失败原因。

根据开发、测试和生产三个环境，分别推荐最合适的模型组合：开发优先低成本，本地可运行；测试优先稳定兼容；生产优先性价比和可扩展性。请给出每个环境的建议模型与理由。

按环境划分的模型路由建议，包含每个场景的推荐模型、成本考量与兼容性说明。