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软件工程师在本地或自托管环境里让编码代理修改代码库时，需要代理先判断哪些调用是常规操作、哪些需要大模型推理，再执行代码改动并返回结果，由开发者确认。

开发者目前多直接使用单一大型编码代理，或自己写脚本按规则分流调用，缺少现成的分层调度。

编码代理若把每次调用都交给大模型，token 成本与延迟随任务量上升；开发者要么忍受慢和贵，要么手工拆分任务。

为什么用户会选择它

推断：相较全部交给大模型的旧做法，它先用小模型判定常规调用，把大模型算力留给需要推理的步骤，减少每次任务的 token 消耗与等待；自托管、按量付费的团队更可能选择它。公开材料未给出成本或留存数据。