这家Agent 公司从 Claude 切到 DeepSeek v4：一年省下数百万美元，迁移工作量却是预期的 100 倍

作者 | Paul Sawers

译者 | 平川

策划 | Tina

本文最初发布于博客 TheNewStack。

初创公司 Lindy 将其全部 AI 代理流量从 Anthropic 转移到了 DeepSeek v4，每年可以节省数百万美元的推理成本。首席执行官 Flo Crivello 解释了为什么迁移工作比预期多出许多。

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推理成本 已经成为可持续 AI 部署的最大障碍。最近，GitHub放弃 了其 Copilot 订阅的统一费率，转而采用基于使用的计费方式，因为代理编码会话的成本超出了固定月费能够覆盖的范围——一些订阅者醒来时发现，他们的账单比之前高出数倍。与此同时，在短短四个月内，Uber 就烧光了 2026 年整年的 AI 预算，主要是在 Claude Code 上。这让首席运营官产生了质疑，他们所获得的回报是否值得这笔支出。

为应对这一更广泛的行业反思，Linux 基金会成立了 Tokenomics 基金会， 得到了谷歌、微软、IBM、Salesforce 等企业的支持。该基金会旨在围绕 AI Token 成本建立一个开放的标准。这一举措表明，业界已经意识到，企业目前尚无统一的方法来衡量或控制这方面的支出。

转 型

对于大量运行 AI 代理的公司来说，前沿模型的经济性已经成为一个几乎关乎生存的问题。

Flo Crivello（前 Uber 工程师兼产品负责人）是 Lindy 的创始人兼首席执行官。Lindy 是一个无代码 AI 代理平台，可以自动化日常工作任务——从电子邮件分类和会议安排到 CRM 管理。作为 Teamflow 的转型举措，Crivello 在 2023 年创立了 Lindy。前者是一个他之前筹集了 5200 万美元 的资金创办的一家虚拟办公室初创公司。这些资本现在被用于支持 Lindy 的发展。

Lindy

上周，Crivello 在社交媒体上 宣布，Lindy 已经将其整个模型基础设施从 Anthropic 切换到了 DeepSeek。

Crivello 在 X 上写道，“今天我们扣动了扳机，将 100% 的 Lindy 流量从 Anthropic 模型切换到了 DeepSeek v4。这每年能为我们节省数百万美元，而且，我们在许多核心用例上看到了性能提升。对业务来说，这是变革性的。”

实际上，Crivello 早在几个月前就 暗示过他的意图。4 月份的时候，他曾经 在 X 上写道，推理是 Lindy 占比最高的单项支出（超过了工资单），并且只用了一年时间，开源大模型就从“远不及闭源模型”发展到了“在大多数使用场景中都跻身前沿水平”。他说，当时 Lindy 差点将 Kimi K2.5（来自中国 AI 公司 Moonshot AI 的一个模型）作为其默认设置，不过后来他们转向了总部位于北京的 Zhipu AI 开发的 GLM-5.1。

最终，这家公司选择了 DeepSeek v4，这是中国 AI 研究公司 DeepSeek 的一个旗舰开源模型。

当然，在全面投入生产的情况下从一家模型供应商切换到另一家绝非易事。Crivello 告诉 The New Stack，完成这一过程所需的时间取决于从何时开始计算。但无论如何，这都是一项艰巨的任务。

Crivello 解释道，“我们一直在考虑进行这次转型，并评估新的开源软件（OSS）方案已有 6 到 9 个月的时间，而 DeepSeek 自发布以来，我们也一直在关注它，大约有 2 个月了”。

值得注意的是，迁移工作比 Crivello 最初的预期要繁重许多。他说，“比我们想象的工作要多 100 倍”。评估（在现实世界的任务中系统性地测试新模型，验证它能否媲美甚或超过 Anthropic 模型的性能）是其中的一个重要部分。

Flo Crivello，Lindy 创始人兼首席执行官

Crivello 说，“模型评估的工作量很大，包括在线评估、离线评估，还有大量‘氛围评估’。[随后我们] 分阶段上线了在线评估，同时观察其对用户留存率的影响；[接着] 针对新模型调整了提示词。”

仅看成本节省这一项，还不足以证明这项工作的合理性。但性能结果给了 Crivello 更多的信心，特别是在其核心用例上，包括电子邮件收件箱分类和根据用户的反馈预先起草回复。

Crivello 解释说，“正是在那些任务中，我们看到了 DeepSeek 所带来的惊人的性能提升。”不过他也指出，在一些复杂的自动化任务上，DeepSeek 仍然落后于 Anthropic。

他说，“在工作流自动化方面，它仍然不如 Sonnet，不过，这对我们来说并不重要。”

DeepSeek 时刻

要理解 Lindy 的转型为何如此重要，了解 DeepSeek 在 AI 行业中所代表的意义会有所帮助。

2025 年 1 月，DeepSeek 公司在硅谷引起了轩然大波：其 R1 模型以极低的成本达到了与美国顶尖前沿模型相当的性能水平。这使得英伟达的股价出现了 一轮短暂但剧烈的抛售，投资者开始质疑关于 AI 计算需求的基本假设。此后，该公司接连发布新产品，不断缩小与前沿领域的差距。

2026 年 4 月发布的 DeepSeek V4 预览版 标志着又一次重大飞跃，而且不仅仅体现在价格上。在 LinkedIn 上，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）教授、EPFL 人工智能中心联合主任 Marcel Salathe 指出，从地缘政治的角度来看，V4 有着更深远的意义：这是首次出现从芯片、框架到模型完全由中国自主研发的尖端 AI 技术栈。据悉，DeepSeek 耗时数月重写了 v4 版本，使其能在 CANN（华为版 Nvidia CUDA）上运行，从而 降低了对美国芯片基础设施的依赖。

这种地缘政治格局的转变带来了直接的商业影响。正如 The New Stack 此前报道 的那样，以中国人工智能实验室为主的廉价开放权重模型的出现，将 AI 模型市场一分为二：一端是 OpenAI 和 Anthropic 等公司推出的超高端前沿模型，另一端则是价格大幅降低的开放权重替代方案，而原本舒适的中间地带正在逐渐萎缩。数据印证了这一趋势：作为连接应用程序与 AI 服务提供商的中介平台，Vercel 的 AI Gateway 数据显示，DeepSeek 在 5 月单月内的 Token 交易量份额从不足 1% 跃升至 17%，而其实际支出份额仍维持在 1% 左右，这恰恰反映出这些 Token 的实际成本有多么低廉。

对于像 Lindy 这样大规模运行代理的公司而言，这种两极分化迫使他们不得不认真思考该选择哪种商业模式。对于 Lindy 的创始人来说，由于推理成本已经超过薪资支出，这个问题其实只是时间早晚的问题。

Lindy 最终选择了 Atlas Cloud——这家总部位于美国的推理服务提供商在美国本土托管 DeepSeek v4 模型。鉴于围绕中国开发模型的数据主权问题往往备受关注，这一点尤为重要。在回应 X 平台上一位评论者 的提问时，Crivello 直接谈及了此事。他指出，该模型由一家美国服务商在美国境内托管，并且在评估了“所有主要供应商”后，Atlas脱颖而出。值得一提的是，自主托管从未被列入他们的考虑范围。

他说，“我们没有认真考虑过[自托管]，不，那看起来会分散我们很大的注意力。”

发展前景和未来计划

虽然 Crivello 表示，此次转型最终为 Lindy 节省了数百万美元，但对于一家风险投资支持的公司来说，这对其发展前景的影响非常深远。

但具体有多少呢？Crivello 说，”很多“。

至于这一举措是否是永久性的，Crivello 并没有明确表态。他说，“世上没有什么是永恒的。如果 Anthropic 的下一次发布能让他们重新赢得我们的业务，我也不会感到惊讶，但他们需要大幅降价。”

同样值得注意的是，Lindy 仍然是 Anthropic 的客户，只是不是其核心产品。该公司仍然在内部使用 Claude，因为订阅方案的经济性使其变得可行。

Crivello 说，“我们内部使用的是 Max plan。如果没有它，那么我们就必须支付完整的 Token 价格，要是这样的话，我们会转向其他东西”。

关于 Lindy 最终是否可能被迫在其外部产品中重新采用 Anthropic 模型，在回应 Amp CEO 兼创始人 Quinn Slack 的 问题 时，Crivello 暗示这并非完全不可能。他 写道，“当我们检测到 Lindy 在任务中失败时，我们可能仍然会升级到 Opus，但那将是少数情况。”

Crivello 的观点是，像 Lindy 这样的公司（大型 Token 消费者）别无选择，只能采取行动。他说，“像我们这样在 Token 上花很多钱的公司，100% 要行动。不这么做将是不负责任的。其他公司要看具体情况，但我认为很多人只是认品牌。”

https://thenewstack.io/lindy-deepseek-anthropic-switch/

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