结论
- Agent 会通过重试和循环放大兼容性小问题。
- 上线前必须测试 tool calls、JSON 形状、streaming chunk 和限速错误。
- 便宜主模型 + 强兜底通常比单一超低价 endpoint 更稳。
- 定时或自主 Agent 必须有预算上限和按 run 日志。
怎么做
- 列出 Agent 需要的能力：tools、JSON、streaming、长上下文、vision、embeddings 或代码修改。
- 用固定 benchmark 测至少两个 provider 和一个 fallback 路线。
- 记录任务成功率、重试、无效 JSON、延迟、上下文失败和 accepted-task 成本。
- 把 base_url、key、model 和路由策略放配置，不要硬编码。
- 当一个 endpoint、fallback、日志和预算归因比手动切 provider 更重要时，用 OpenLLMAPI。
推荐路径对比
| 平台 | 免费/额度 | 适合 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 价格/额度变化 | 低价推理和代码主路线 |
| 通义千问 DashScope | 注册额度变化 | 中国大陆友好兼容 Agent |
| 智谱 GLM | 注册 tokens 变化 | 国产 fallback 和 GLM 实验 |
| OpenRouter | 免费路线变化 | 用一个 API 测多模型 |
| OpenLLMAPI | 体验额度变化 | 生产路由、fallback、日志和预算 |
自有平台承接
给 Agent 一个带护栏的兼容 endpoint
低价任务优先、失败自动兜底，并按 Agent run 追踪花费，不必逐个工具改配置。
FAQ
OpenAI 兼容对 Agent 够了吗？
不够。基础 chat 只是第一步，Agent 还需要可靠的 tool calls、JSON、streaming、上下文处理、重试和清楚错误。
哪个模型做主路线？
按你的 workload accepted-task 成本选。DeepSeek、Qwen、GLM 常用于低价首测，强模型可做 fallback。
Cline、RooCode、Cursor、OpenClaw 能共用一个 endpoint 吗？
如果 endpoint 兼容 OpenAI，且工具支持配置 base_url、key、model，通常可以；每个工具都要单独测试。
需要记录哪些日志？
Provider、model、route、输入/输出 tokens、延迟、重试、tool-call 结果、状态码和最终任务结果。