AI降本增效实录：混搭GLM与Kimi模型的高性价比Agent配置方案

本文分享了一种针对小公司或个人开发者的低成本AI Agent配置方案。作者摒弃了全家桶式的高端订阅，转而采用精细化的“模型混搭”策略：利用性价比较高的GLM-4.7作为主力模型承担基础工作，仅在需要深度推理的规划环节启用GLM-5，并在代码审查与写作任务中引入Kimi-K2.5。通过这种针对不同Agent角色和任务类型精准分配算力的方式，用户在显著降低Token成本的同时，依然保证了工作流的产出质量，为非互联网行业的AI落地提供了极具参考价值的省钱思路。