北京
模型能力或許已經不再是最大瓶頸，真正讓企業夜不能寐的，開始變成賬單。
整理 | 鄭麗媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
這幾年，大模型行業的競爭幾乎圍繞著參數規模、推理能力和榜單排名展開，誰的模型更聰明，誰就能吸引更多開發者和企業客戶；但隨著 AI Agent 進入實際生產環境，越來越多公司發現：模型再強，如果成本無法控制，最終也很難成為一門可持續的生意。
最近，一家名為 Lindy 的 AI Agent 創業公司就公開展示了這種變化：
其創始人兼 CEO Flo Crivello 宣布，公司已經把生產環境中的全部模型流量從 Anthropic 切換至 DeepSeek V4——按照他的說法，這一決定不僅為公司節省了數百萬美元的推理成本，而且在部分核心業務場景中，模型表現甚至還出現了提升。
消息一出，很快在 AI 圈引發熱議。
一個被推理成本逼出來的決定
簡單介紹一下。Lindy 是一家專注于 AI Agent 的平臺，用戶無需編寫代碼，就可以創建自己的 AI 助手，讓其自動完成郵件處理、會議安排、CRM 錄入、客戶跟進、數據整理等各種辦公任務。
其創始人 Flo Crivello 也并非第一次創業。在創辦 Lindy 之前，他曾在 Uber 擔任工程師和產品負責人，后來又創立遠程辦公平臺Teamflow，并成功融資 5200 萬美元。2023 年生成式 AI 浪潮興起，他將業務方向轉向 AI Agent 并推出了 Lindy。
與很多AI應用一樣，Lindy的核心成本并不是服務器、辦公場地或者市場營銷，而是模型推理費用。今年 4 月，Crivello 就在 X 上公開表示，推理成本已成為公司最大的支出項目，甚至超過了員工薪資總額。
對于一家依賴 AI 持續運行的產品而言，這個問題顯然很嚴峻。而事實上，類似情況正在整個行業蔓延：
● 不久前，GitHub 宣布調整 Copilot 訂閱模式，將部分服務從固定月費轉向按量計費。因為 Agent 式編程越來越普及，用戶一次性觸發的推理請求數量大幅增長，原本的訂閱價格已經難以覆蓋成本。
● Uber 內部也面臨類似困擾。由于大量使用 Anthropic 旗下 Claude Code 等 AI 工具，公司原本規劃給 2026 年的 AI 預算，僅用了四個月便接近耗盡，甚至引發管理層對于投入產出比的重新討論。
就在為此，近期 Linux 基金會甚至聯合谷歌、微軟、IBM、Salesforce 等企業成立了 Tokenomics 基金會，希望推動建立統一的 AI Token 成本標準。
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DeepSeek并不是Lindy的第一個選擇
盡管面臨著推理成本難題，但 Lindy 最終選擇 DeepSeek，并非一時沖動。
按照 Crivello 的說法，團隊實際上已經為這次切換模型準備了很長時間：“我們一直在尋找替代方案，并評估各種開源模型，大概持續了 6-9 個月?！?/p>
過去一年里，開源模型的發展速度讓很多創業公司重新思考自己的技術路線。
如果把時間撥回 2024 年，很多企業對于開源模型的評價仍然是“差距明顯”；但到了 2025 年底至 2026 年，情況已經發生巨大變化：DeepSeek、Kimi、GLM 等一批中國模型持續刷新性能紀錄，而推理成本卻遠低于 OpenAI 和 Anthropic 等閉源模型。
Crivello 曾透露，Lindy 最初一度想把月之暗面的 Kimi 作為默認模型，后來又認真評估過智譜 AI 推出的 GLM 系列模型。而最終，他們將目光鎖定在今年 4 月發布預覽版的 DeepSeek V4 上。相比此前廣受關注的 DeepSeek R1，V4 進一步提升了通用能力和 Agent 任務表現，并繼續保持極具競爭力的價格優勢。
今年 6 月初，在 Lindy 完成內部測試后，一個讓團隊頗為意外的結果出現了：不僅成本更低，在某些關鍵業務場景中，DeepSeek 的表現甚至超過了 Anthropic。
比預想多出了“100倍工作量”
然而，從 Anthropic 遷移到 DeepSeek，遠不像修改幾行 API 代碼那么簡單——Crivello 后來在 X 上感慨：“整個過程最終比我們最初預想的多出了 100 倍工作量?！?/p>
很多人看到這里，可能會疑惑：既然都是大模型接口，為什么遷移會如此復雜？
原因在于，企業生產環境里的 AI 系統，實際上是一整套高度耦合的工程體系。模型背后連接著 Prompt 工程、自動化評測系統、用戶反饋機制、監控與觀測平臺、路由調度邏輯、安全與合規流程等等。而更換模型之后，這些環節往往都需要重新適配。
Crivello 透露，團隊進行了大量線上和線下評測，同時還進行了所謂的“Vibe Eval”——即由真人主觀判斷輸出結果是否符合預期，驗證 DeepSeek 是否真的能在真實生產環境中達到甚至超越 Anthropic 的表現。
“我們做了大量評估工作，然后逐步放量上線，觀察對用戶留存的影響，同時還需要不斷調整 Prompt 以適配新模型?！?/blockquote>對了，有一點要注意，Lindy 并沒有選擇自行部署 DeepSeek。他們采用的是美國推理服務商 Atlas Cloud 提供的 DeepSeek V4 服務。這樣既保留了成本優勢，也避免了承擔自建推理基礎設施帶來的額外復雜性。
因此從結果來看，Lindy 真正投入的成本并不只是模型遷移，而是一次底層 AI 基礎設施升級。
所以，DeepSeek贏在哪里？
根據 Crivello 透露的消息，目前 Lindy 最核心的業務之一是郵件處理。
系統需要閱讀用戶收件箱內容，理解上下文關系，并按照用戶過往表達習慣自動生成回復草稿。而恰恰是在這些高頻任務上，DeepSeek 給出了超出預期的表現——Crivello 表示：“我們在一些核心用例上看到了令人驚訝的性能提升。”
不過，他也強調 DeepSeek 并非全面領先。在復雜工作流自動化任務上，Anthropic 旗下 Claude Sonnet 目前仍然更強：“在工作流自動化方面，DeepSeek 還不如 Sonnet，但這并不是我們最核心的業務場景?！?/p>
所以，雖然 Lindy 已把生產流量全部遷移至 DeepSeek，但 Anthropic 并沒有完全離開其技術棧：
首先，Lindy 內部員工仍在大量使用 Claude，因為 Anthropic 的 Max 訂閱計劃性價比依然很高。Crivello 坦言：“如果不是 Max 訂閱計劃，我們可能也會換掉 Claude?！?/p>
其次，在面對復雜任務時，Anthropic 可以充當“保險絲”的角色。此前有用戶詢問：未來 Lindy 是否可能重新回到 Anthropic？Crivello 給出的回答是：“當系統檢測到任務失敗時，我們大概率仍會升級調用 Opus。”不過，他同時強調：這種情況只占極小比例。
一句話概括：Anthropic 從過去 Lindy 的默認選擇，變成了一個備用模型。但 Crivello 也補充道，未來 Anthropic 若是推出更強的新模型并大幅降低價格，他將重新成為其客戶：“如果 Anthropic 下一代模型足夠有競爭力，我們很可能會重新用回它的產品。”
省下的錢，究竟值不值得？
截至目前，Crivello 并未公開具體節省金額，只說“節省了數百萬美元”。
不過，對于一家推理成本已超過工資支出的AI創業公司來說，即便只是節省 30%-50% 的模型費用，這也是一筆可觀的資金了。
而如果把 Lindy 的決定放到個行業背景下去觀察，會發現它其實代表著一種越來越明顯的趨勢：過去幾年，大模型市場基本由 OpenAI 和 Anthropic 主導，企業選擇模型時更關注能力上限；但隨著模型之間的差距不斷縮小，成本開始成為新的決策因素。
來自 Vercel AI Gateway 的數據就顯示，在 2026 年 5 月，僅一個月時間里，DeepSeek 在平臺 Token 調用量中的占比便從不足 1% 飆升至 17%，但其對應的收入占比僅約 1%——原因很簡單：DeepSeek 太便宜了。
于是，一種新的市場結構開始形成：
一邊是 OpenAI、Anthropic 等提供最強性能、最高價格的旗艦模型；
另一邊則是 DeepSeek、GLM、Kimi 等性能越來越接近、價格卻低得多的開放權重模型。
對于 Lindy 這種每天消耗海量 Token 的公司來說，問題最終變得十分現實：如果能用更低成本獲得 80%-90% 的效果，那么為剩余那部分能力支付數倍價格還劃算嗎？
對此，Crivello 給出的答案非常直接：
“對于像我們這樣消耗大量 Token 的公司來說，100%必須要這么做，否則就是不負責任。”在他看來，很多企業之所以還沒有行動，只是因為它們更習慣相信那些知名品牌。但未來幾年，或許企業將越來越不在乎模型來自哪里，而更在乎最終效果和成本。
https://runtimewire.com/article/lindy-deepseek-v4-anthropic-production-switch
https://thenewstack.io/lindy-deepseek-anthropic-switch/
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