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实时发现可用大模型与价格,帮助智能体选择最便宜且兼容的模型路由方案。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"token-scout" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
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。
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