热榜都在聊用AI Agent批量运营自媒体，但底层大模型API选错了就全完了

ofox
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看到热榜第1「用OpenClaw搭了16个AI Agent，一个人运营13个自媒体平台」，说实话我人都看麻了 🤯

一个人+16个Agent=13个自媒体平台，这效率简直降维打击。

但评论区没人聊一个很现实的问题：跑这么多Agent，底层大模型API到底怎么选？

我之前就是在这上面栽过大跟头，借这个话题聊聊踩坑经验。

先说个真实的坑

上周智谱道歉了，不知道大家看到没。

事情是这样的：GLM-5发布后，Coding Plan用户突然发现资源消耗飙升——高峰期 3倍消耗系数，非高峰期也要 2倍。但智谱之前没说清楚这个规则，很多人莫名其妙额度就烧完了。

然后更离谱的是，因为流量超预期，GLM-5只能按 Max → Pro → Lite 的顺序灰度开放，Lite用户等了好几天才用上。

最后智谱承认犯了三个错：

  1. 资源消耗规则不透明（3倍消耗没提前说）
  2. 灰度发布管理失当（流量预估严重不足）
  3. 数据刷新频率太低（看板每小时才更新一次）

好消息是智谱给退款了。坏消息是，如果你的项目上了生产，这几天就是宕机。

跑多个AI Agent，API选型是最大的坑

回到热榜那篇文章，16个Agent同时跑，每个Agent可能用到不同的模型能力（有的写文案、有的做图、有的做数据分析），这里面有几个很容易踩的坑：

坑1：绑死一家API供应商

这是最常见的新手错误。去年我做一个内容生成项目，全部绑在某家API上，结果那家突然调了计费规则，成本直接翻了3倍。

那时候代码里到处都是硬编码的model名和endpoint，改起来要命 😭

智谱这次的事就是典型案例——你以为稳定的服务，随时可能改规则。

坑2：不关注并发限制

跑16个Agent，并发请求轻松上百。很多API的免费或低价套餐并发限制只有几个，请求一多就429了。

之前用OpenAI官方API，高峰期直接被限速到30 RPM，Agent全部卡死。

坑3：没有降级方案

单模型挂了怎么办？上个月某天Gemini API抽风了大概2小时，如果你只用Gemini，这2小时就是完全停摆。

我的解决方案：API聚合 + 多模型切换

踩了这些坑之后，我现在的做法很简单——不要把鸡蛋放一个篮子里。

核心原则就一个：用统一的API接口，底层可以随时切换模型。

代码层面大概是这样的：

from openai import OpenAI

# 用统一的 OpenAI 兼容格式
# 底层模型随时可以切换，不用改业务代码
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",  # 聚合平台，一个endpoint接入50+模型
    api_key="your-key"
)

# Agent 1: 文案生成 - 用 Claude，创意能力强
copywriter = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一篇关于...的文章"}]
)

# Agent 2: 数据分析 - 用 DeepSeek，性价比高
analyst = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这组数据..."}]
)

# Agent 3: 代码审查 - 用 GPT-4o，编码能力稳
reviewer = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "审查这段代码..."}]
)

这样做的好处：

  1. 一个endpoint，50多个模型随便切——不用记每家的API格式
  2. 某家模型挂了，一行代码切到备选——降级方案是天然的
  3. 国内加速节点，不用折腾网络——做Agent最怕的就是网络不稳定
  4. 统一计费，不用到处充值——管理成本大幅降低

实际效果对比

我现在跑3个Agent（内容生成+数据处理+代码辅助），每个Agent配了主模型+备选模型：

Agent主模型备选模型月成本
内容生成Claude Sonnet 4GPT-4o≈$15
数据处理DeepSeek V3GLM-4≈$3
代码辅助Claude OpusGPT-4o≈$25

总月成本大概$43，比之前绑死一家API的时候还便宜了30%左右。

最关键的是——再也没因为某家API出问题导致全线停摆。

几条实用建议

给正在搭AI Agent或者准备搭的朋友几条建议：

  1. 永远不要硬编码model名——用配置文件或环境变量，方便随时切换
  2. 用OpenAI兼容格式的聚合API——这已经是事实标准了，几乎所有框架都支持
  3. 给每个Agent配至少一个备选模型——主模型挂了自动切换
  4. 关注各家API的计费规则变化——智谱这次就是教训
  5. 实际跑benchmark再选模型——别光看排行榜，跑你自己的场景才准

最后

看到有人一个人搭16个Agent运营13个平台，确实很猛。但这种重度依赖AI API的架构，底层选型一定要想清楚。

智谱道歉那天我在群里看到不少人崩溃的，说白了就是太依赖单一供应商了。这个教训不便宜。

选大模型API跟选工作一样——不要把所有筹码押在一个地方 😎

如果你也在做AI Agent开发，欢迎评论区交流踩坑经验，一起避坑~

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