企业最关心的，是完成一件事到底多少钱。一个Agent往往需要执行很多步，甚至很多轮，Token消耗量，远远高于AI问答。
这就会让市场出现一种很自然的分工。
在探索阶段，大家会用最贵最强的模型，先证明这件事能不能做成。
一旦流程跑通、标准明确、结果可以验证，企业就会找已经足够好、但便宜得多的模型，用于把这件标准化的事做无数遍。
这个现象已经在发生。
根据专门给提供开发者工具和云平台的公司Vercel所公布的数据，4月时，DeepSeek在其网关里的Token份额还不到1%，到7月就已经达到约25%，成为仅次于Anthropic的第二大模型来源。但有意思的是，Anthropic只处理约三成的Token，却拿走了约65%的支出。
这表明，DeepSeek真的是薄利多销。
美国Agent公司Lindy则把这条路径演示得更完整。
其CEO公开披露，公司原来大量用Claude，但规模一大，推理成本成了商业模式的命门。
于是，他们先做离线评测、Prompt优化，再小流量上线，看在线评测和用户留存，并最后决定，把大部分业务迁到了DeepSeek V4 Flash，只在少数需要更高智能的任务上调用Claude。
