Mubit 与 Neon 发布智能体模板，可削减前沿模型 token 用量
先了解这件事
Mubit 与 Neon 发布了一个数据分析智能体模板，将每次模型调用都经由 Mubit 路由至 Neon AI Gateway，目标是削减前沿模型的 token 开销。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 减少了 73%，回答速度提升 40%，准确率为 65%，而单独使用 gpt-5.5 时为 60%。 其机制是：先让一个小型调优模型通过由该任务自身流量构建的考试，之后 Mubit 将列出表、撰写答案等常规步骤交给它，而每条 SQL 查询仍由 gpt-5.5 编写。该智能体运行在 Neon Functions 和 Lakebase Postgres 上。 使用该模板需要一个 Neon 项目，该项目需在支持 Neon Functions 和 AI Gateway 的区域拥有 AI Gateway 预付额度，并需要 Node 24+ 和已登录的 Neon CLI，以及一个 Mubit 项目，其唯一的提供商密钥为 Neon AI Gateway 密钥。73% 和 40% 这两个数字来自 Mubit 自己的基准测试，并非独立测试。
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报道时间线
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- Hacker News · AINeon 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。
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