Neon 与 Mubit 发布一款智能体模板，可将自身前沿模型 token 削减 73%

Neon 与 Mubit 在 Neon Functions 和 Lakebase Postgres 上发布了一款数据分析智能体模板，该模板将每次模型调用都经由 Mubit 发送至 Neon AI Gateway。在 Mubit 针对 20 道 CL-bench 问题各运行三次的基准测试中，该方案将 gpt-5.5 的输入 token 削减了 73%，回答速度提升 40%，准确率为 65%，而单独使用 gpt-5.5 时为 60%。Mubit 会在一个小型调优模型通过基于该任务自身流量构建的考试后，将列出表、撰写答案等常规步骤交由该模型处理，而每条 SQL 查询仍由 gpt-5.5 编写。