SandBase 博客 — 第 7 页

关于 AI 智能体、模型路由以及构建生产级 AI 系统的洞察。

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Agent 用便宜模型够不够实测：7 个厂商的 Flash、标准、Pro、Max 档共 22 个模型，17 道工具调用题各跑 3 次。GPT-6 Luna 51/51 全对，单任务成本约为 GPT-6.1 Sol 的 1/20。

工程拆解：SandBase 如何把抖音、TikTok、微博、小红书上游 GET/POST、不同 body 形状的接口归一到 POST /v1/api 契约，含命名规则、body 包装和 fail-closed 校验。

两种定价模式对比：什么时候 $0.001 一次的数据 API 比让 LLM 自己搜便宜 10 倍，以及怎么在一个 agent 里混用两者。

用 Python 写一个跨平台比价 Agent：同一款商品同时查 Google 商品卡、亚马逊和 TikTok Shop 美国站，型号匹配在代码里做，拿不准的标题才交给 GPT-6 Luna，人工核对精确率 94%。

商品评论分析 Agent 实战：抓 TikTok Shop 和小红书磁吸手机壳评论，LLM 打主题和情感，Python 统计。用 40 条人工标注对比 GPT-6 Luna 和 GPT-6.1 Sol 的准确率与成本。

用 Python 写一个舆情监测 Agent：微博、知乎、B站三平台抓同一话题，大模型打立场和主题标签，代码做统计。再用 50 条人工标注对比 GPT-6 Luna 和 GPT-6.1 Sol 的准确率、成本与耗时。

Research Agent 搜索 API 实测：固定 GPT-6.1 Sol，分别接 Exa、Tavily、Firecrawl、Cloudsway、Scholar 和 Exa Answer，20 道 2026 年新题各跑 3 次，对比答对率、引用有效率、成本和延迟。

Claude Code 接入 SandBase MCP 的官方做法：用开源 CLI 一条命令装好，再看 12 次无头实测，覆盖小红书、抖音和生图三个任务的工具调用、通过率、耗时和成本。

从架构视角对比结构化社媒数据 API 与爬虫：可靠性、合规风险、成本、延迟、数据覆盖五个维度，附一次 2026-10-01 实测的抖音 API 调用示例。