貴一倍的模型配上便宜副手,成本反而省下54%!新創實測3000次後發現:關鍵在懂得委派
貴一倍的模型配上便宜副手,成本反而省下54%!新創實測3000次後發現:關鍵在懂得委派

能力越強、成果越好的AI模型,往往代表著更高的成本與費用。但AI新創公司Cognition卻打破了這樣的規則,他們將原先使用的Claude Opus 4.8換成每token牌價為其兩倍的高階模型Claude Fable 5後,平均每次任務的總成本反而下降,評測分數也更高。

新創實測!改用Fable 5反而更便宜,差別在會不會「管」

Cognition成立於2023年,由程式競賽金牌出身的Scott Wu領軍,是近兩年竄升最快的AI應用新創之一。旗下產品Devin號稱全球第一個「全自動AI軟體工程師」,不同於主要協助人類寫程式的副駕駛工具,它能在雲端環境中自行規劃、撰寫程式碼、測試與除錯,完成被交派的軟體開發任務。

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Cognition共同創辦人Jeff Wang與Scott Wu。
圖/ COGNITION X

Cognition工程師Joon Hee Lee於7月13日在公司官方部落格發表分析指出,在Devin的Fusion架構下,團隊把負責統籌工作的「領導模型」從Claude Opus 4.8換成Claude Fable 5後,整體任務成本反而下降。

團隊利用自建的FrontierCode 1.1軟體工程評測,針對四種模型配置合計執行3,000個評估工作階段。這套評測衡量的不只是程式能否通過測試,也包括產出的程式碼是否具備可被合併的品質。

單獨執行時,結果一如預期:Fable得分60.8,高於Opus的55.4,平均每次成本也較高,分別為4.03美元(約新台幣130元)與3.06美元(約新台幣99元)。但當團隊替兩者配上同一個較便宜、速度較快的Sidekick副代理後,成本排序就反轉了:Fable搭配Sidekick平均每次成本為1.86美元(約新台幣60元)、得分60.7;Opus搭配Sidekick則為2.04美元(約新台幣66元)、得分54.6。

值得注意的是,兩個領導模型採用的推理強度不同,Fable 5為low、Opus 4.8為medium;相關結果也來自Cognition自建的評測與Devin Fusion架構,尚未經第三方獨立驗證。

若比較兩種Sidekick配置,Fable的成本比Opus低約8.8%,分數則高出6.1分。若改以純Fable作為比較基準,Fable搭配Sidekick後,平均每次成本由4.03美元降至1.86美元,減少54%,得分則僅由60.8微降至60.7。

也就是說,當Fable 5有了助手後,每次成本大幅減少,分數卻幾乎沒掉。 這個結果也讓Joon Lee大感訝異。

Cognition進一步分析3,000個評估工作階段中的模型呼叫紀錄,發現兩個領導模型使用的是同一個Sidekick,委派次數也相近,平均每次任務都約交辦3次。這排除了「Fable只是委派得更頻繁」這項解釋。

由於兩者使用同一個Sidekick,委派次數也接近,Cognition因而將主要差異歸因於領導模型何時委派、如何交辦,以及如何驗收成果。團隊用職場情境比喻:Opus像是緊盯實習生的微管理主管,Fable則像是信任能幹工程師、懂得委派工作的經理。

Cognition認為,這項差異反映在領導模型處理任務所需的回合數與token用量上。Fable領導模型平均使用11.5個回合,Opus則需要26.5個回合;兩者輸出token分別約為6,100與19,000,Fable約為Opus的三分之一。

在81%的Fable主導測試中,領導模型未親自修改任何一行程式碼;Opus主導組只有24%符合這種情況。另有13%的Fable主導測試中,領導模型自己從頭到尾未讀取任何程式庫檔案,而是將相關工作交由Sidekick處理。

簡單來說,在Cognition觀察到的典型案例中,Fable會在任務早期就把大部分工作交給Sidekick;Opus則常先自行探索、設計與實作20至45個回合,最後才把部分收尾工作交給副代理。

Cognition也觀察到,Fable的交辦說明通常會列出限制條件、邊界情境及完成標準。例如在一項雜湊(hashing)任務中,Fable撰寫了一份規格完整的設計文件,明確要求演算法不得隨指標長度增加而延長執行時間;Sidekick依照文件完成實作後,在該項任務取得94分。相較之下,Opus選擇親自實作,過程中漏掉這項限制,最後取得25分。不過這是Cognition挑選出的單一案例,並非兩個模型的整體平均成績。

延伸閱讀:Fable 5怎麼用?官方教你這樣下提示詞,才用得出最強能力

未來值得付高價的,是「當主管」的判斷力

管理能力的差異還體現在成果交回來之後。兩位主管都會做同樣的便宜檢查,但Opus明顯更不放心:它把副手的檔案拉回自己脈絡重看的次數多了2倍,親自動手修改的次數更多了4倍,極端時甚至整個推翻副手成果、自己重寫一遍。

不過,至少在Cognition檢視的部分評測任務中,Opus投入更多成本重新檢查與修改,並未展現更高的正確率。Fable有時只檢查一次程式碼差異,就能發現Sidekick的錯誤,再透過一次成本較低的委派完成修正。

當然,委派不是萬用解法。Cognition指出,遇到難以拆解的工作,例如只需少數回合即可完成的短任務,或必須依賴一連串連續判斷、累積脈絡本身就是解題關鍵的序列式除錯,Fable幾乎也不會委派。懂得分工的另一面,是判斷哪些工作不適合交給其他代理。

AI工程師.jpg
圖/ ChatGPT

團隊據此認為,隨著Sidekick模型越來越便宜、能力越來越強,可被交辦的工作也會增加。未來值得為高階模型支付更高價格的,可能不只是它們親自執行工作的能力,更包括判斷該做什麼、設定哪些限制,以及將工作交給誰的能力。換句話說,模型能否扮演好「主管」,可能逐漸成為影響AI代理成本與品質的重要因素。

延伸閱讀:
Claude金融Agent怎麼用?10款AI代理搞定提案簡報、財報對帳,安裝教學一次看
Claude模型怎麼選?Fable、Opus、Sonnet、Haiku一表看懂,選錯可能會多花10倍成本

資料來源:Cognition官方部落格

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #AI
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