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1. 为什么我会盯上 Qwen 3.5 9B 跑 AgentQwen 3.5 9B 是通义千问 3.5 系列里参数最小的版本90 亿参数输入 $0.10/MTok、输出 $0.30/MTok。这个价位放在 Agent 场景里意味着什么我拿它跟几个常用模型对了一下DeepSeek V4 是 $0.30/$1.20Claude Sonnet 是 $3/$15。也就是说同样跑一个日常助手 Agent用 Qwen 3.5 9B 的成本只有旗舰模型的几十分之一。但便宜不等于能用。Agent 和普通问答不一样它要理解多轮上下文、正确选择工具、处理模糊指令还要在跨步骤时保持逻辑连贯。9B 参数的小模型到底能撑住多少任务我决定把 OpenClaw 日常助手 Agent 的主力模型从 DeepSeek V4 切到 Qwen 3.5 9B跑满 7 天逐条记录成功、需修正、失败三种状态。这篇记录不讲空泛的 benchmark只讲我实际用到的配置、验证动作和踩过的坑。如果你也在用 Agent 跑日常任务想控制调用成本下面的 config.toml、settings.json 骨架和每日验证方法可以直接抄。2. 用 TaoToken 统一 Key 接入 Qwen 3.5 9B 的前置准备我这次没有直接对接各家厂商的原始接口而是走 TaoToken 的统一 Key 通道。原因很简单Agent 里经常要在 Qwen 3.5 9B、DeepSeek V4、Claude Sonnet 之间切换如果每个模型一套 Key、一套 base_url配置会散落在好几个文件里排障时根本找不到是哪一层出的问题。TaoToken 的定位是多模型 API 网关一个 Key 可以调多个模型base_url 统一成https://taotoken.net/api。切换模型时只改 model 字段不用动鉴权逻辑。对 Agent 来说这点很关键因为降级链和混合路由都需要在运行时切模型如果每次切换都要重新初始化客户端代码会变得很脏。你需要先拿到一个 API Key。登录后在控制台的 API Keys 页面创建建议按项目命名比如openclaw-agent-qwen方便后面看每日调用量时区分。创建完把 Key 存到环境变量里不要硬编码进配置文件export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key模型对话的调试入口在模型对话页面接入文档在 doc 页面这两个地址后面排障会反复用到。Key 本身不区分模型Qwen 3.5 9B 和 DeepSeek V4 共用同一个 Key这也是我选统一通道的主要原因。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架OpenClaw 的配置分两层config.toml管模型通道和降级链settings.json管 Agent 行为和工具定义。下面是我实际在用的骨架把模型名和 Key 换成你自己的就能跑。3.1 config.toml 模型通道与降级链[gateway] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY timeout_seconds 60 max_retries 2 [agent.primary] model qwen/qwen3.5-9b max_tokens 4096 temperature 0.3 [agent.fallback_chain] # 连续失败 3 次触发熔断自动切下一个 circuit_breaker_threshold 3 models [ qwen/qwen3.5-9b, deepseek/deepseek-v4, claude/claude-sonnet ] [agent.routing] # 多步工具调用和推理类任务直接走大模型 reasoning_keywords [分析, 为什么, 比较, 优缺点, 方案, 设计, 架构] code_keywords [代码, 函数, bug, 报错, review, 实现] max_tools_for_small_model 1这里有几个参数值得说明。circuit_breaker_threshold 3是我实测下来比较稳的值设成 1 会太敏感一次网络抖动就切走设成 5 又会让用户等太久。max_tools_for_small_model 1是硬性分流规则只要这次请求涉及的工具数超过 1 个直接走 DeepSeek V4不给小模型试错的机会因为多步工具调用是小模型最容易翻车的地方。3.2 settings.json Agent 行为与工具定义{ agent: { name: openclaw-daily, system_prompt_file: ./prompts/daily.md, max_context_tokens: 32000, tool_choice: auto }, tools: [ { name: search_web, enabled: true }, { name: query_db, enabled: true }, { name: send_message, enabled: true }, { name: translate, enabled: true }, { name: summarize, enabled: true }, { name: run_code, enabled: true }, { name: read_file, enabled: true }, { name: write_file, enabled: true } ], logging: { log_dir: ./logs/agent, per_message_label: true, label_values: [success, needs_fix, failed] } }工具数量我控制在 8 个。之前测过工具超过 12 个之后小模型的工具选择准确率会明显下降8 个是它还能稳定处理的区间。per_message_label打开后每条消息都会带一个状态标签这是后面算每日成功率的数据来源。3.3 Cline 与 CC Switch 配置片段如果你在 Cline 里用同一个 Key配置片段是这样{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api, cline.openAiApiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, cline.openAiModelId: qwen/qwen3.5-9b }CC Switch 的配置更简单它只认 base_url 和 model 两个字段{ provider: taotoken, baseUrl: https://taotoken.net/api, model: qwen/qwen3.5-9b, apiKeyEnv: TAOTOKEN_API_KEY }Cline 和 CC Switch 共用同一个 Key切换模型时只改model字段。这样我在 IDE 里写代码用 Qwen 3.5 9B 做补全和解释在 OpenClaw 里跑 Agent 也是同一个通道日志能对得上。4. 验证请求与一周运行结果配置写完先别急着跑一周先用一条最小请求确认通道是通的。4.1 最小验证请求from openai import OpenAI import os client OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY] ) response client.chat.completions.create( modelqwen/qwen3.5-9b, messages[{role: user, content: 用一句话说明你是什么模型}], max_tokens100 ) print(response.choices[0].message.content)返回正常说明 Key 和 base_url 都没问题。如果这里就报 401先检查环境变量有没有生效报 404 一般是 model 字段写错了Qwen 3.5 9B 的完整标识是qwen/qwen3.5-9b。4.2 每日调用量与失败率验证动作我每天早上会跑一个统计脚本把前一天的日志聚合出来#!/bin/bash # daily_stats.sh LOG_DIR./logs/agent YESTERDAY$(date -d yesterday %Y-%m-%d) echo $YESTERDAY 统计 total$(grep -c $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log) success$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c success) needs_fix$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c needs_fix) failed$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c failed) echo 总消息: $total echo 成功: $success ($(echo scale1; $success*100/$total | bc)%) echo 需修正: $needs_fix echo 失败: $failed7 天跑下来总消息 1,247 条整体成功率 87.1%需修正 8.4%失败 4.5%。按任务类别拆开看规律非常清晰任务类别消息数成功率需修正失败简单问答43797.3%2.1%0.6%文本处理24994.0%4.8%1.2%工具调用简单22589.3%7.6%3.1%工具调用多步15071.3%18.0%10.7%代码相关12576.0%16.0%8.0%复杂推理6152.5%24.6%22.9%简单问答加文本处理加简单工具调用这三类占了日常消息的 73%Qwen 3.5 9B 的成功率都在 89% 以上。这部分用 $0.10/MTok 的模型处理完全够用。复杂推理只有 52.5%接近一半的时候答案有明显问题这类任务必须走大模型。4.3 和 DeepSeek V4 的直接对比同期我保留了 DeepSeek V4 的日志可以做直接对比任务类别Qwen 3.5 9BDeepSeek V4差距简单问答97.3%98.1%-0.8pp文本处理94.0%96.2%-2.2pp简单工具调用89.3%94.7%-5.4pp多步工具调用71.3%86.0%-14.7pp代码相关76.0%88.5%-12.5pp复杂推理52.5%79.0%-26.5pp任务越简单差距越小任务越复杂差距呈指数扩大。简单问答只差 0.8 个百分点几乎无感复杂推理差了 26.5 个百分点不可接受。这个规律直接决定了混合路由的分界线。4.4 混合路由的成本与质量纯 Qwen 3.5 9B 比纯 DeepSeek V4 便宜 90%但成功率低 6 个百分点。我按任务复杂度做了混合路由简单任务走 Qwen 3.5 9B复杂任务走 DeepSeek V4def route_by_complexity(message, tools_needed): if tools_needed 1: return deepseek/deepseek-v4 if needs_reasoning(message): return deepseek/deepseek-v4 if is_code_task(message): return deepseek/deepseek-v4 return qwen/qwen3.5-9b def needs_reasoning(message): signals [分析, 为什么, 比较, 优缺点, 方案, 设计, 架构] return any(s in message for s in signals) def is_code_task(message): signals [代码, 函数, bug, 报错, review, 实现] return any(s in message for s in signals)混合路由的结果7 天费用 $0.89月度估算 $3.81比纯 DeepSeek V4 的 $13.50 省了 72%成功率 91.8%只比纯大模型低 1.4 个百分点。用 28% 的成本拿到 98.5% 的质量这个账算得过来。5. 本篇常见错排查5.1 401 鉴权失败最常见的原因是环境变量没生效。config.toml里写的是api_key_env TAOTOKEN_API_KEY程序启动时如果这个变量不存在就会拿空字符串去请求。排查方法是在启动脚本里加一行echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8确认前 8 位能打印出来。另一个原因是 Key 复制时带了空格重新从控制台复制一次。5.2 模型名写错导致 404Qwen 3.5 9B 的完整标识是qwen/qwen3.5-9b少写斜杠或者把 3.5 写成 35 都会 404。DeepSeek V4 是deepseek/deepseek-v4。建议在 config.toml 里把模型名集中定义成变量不要散落在多处。5.3 多步工具调用频繁失败如果你的 Agent 多步任务失败率明显高于 30%先检查max_tools_for_small_model是不是设太大了。我设成 1只要涉及两个以上工具就直接走大模型。另一个办法是把多步任务在 Agent 层拆成多个单步每步单独调一次小模型这样上下文不会在单次请求里堆太长。5.4 熔断器误触发circuit_breaker_threshold 3在正常网络下没问题但如果你的网络环境有抖动可能会连续三次超时触发熔断把请求全切到大模型成本就上去了。排查方法是看日志里熔断触发的时间点如果集中在某几分钟基本就是网络问题把timeout_seconds从 60 调到 90 能缓解。5.5 日志标签缺失导致统计不准per_message_label打开后每条消息应该带success、needs_fix、failed三个标签之一。如果统计脚本跑出来总数对不上先检查 Agent 的日志写入逻辑有没有在异常分支里漏掉标签。我踩过一次坑工具调用超时的消息没写标签导致那天的失败率被低估了 2 个百分点。6. 后续怎么继续压成本跑完这一周我的结论是 Qwen 3.5 9B 能撑住日常 Agent 里 73% 的任务剩下的 27% 交给 DeepSeek V4 兜底整体成本能压到纯大模型的 28%。如果你想把成本再往下压可以试试把文本处理类任务也全部路由到 Qwen 3.5 9B这类任务成功率 94%差距只有 2.2 个百分点但消息占比有 20%。需要长期跑 Agent 或者做编码类任务的话可以看下 Coding Plan它针对高频调用场景做了额度优化。模型本身的调试和对比可以在模型对话页面直接试不用写代码就能看不同模型对同一个 prompt 的响应差异。接入文档在 doc 页面config.toml 和 settings.json 的字段说明都在里面。API Key 在控制台的 API Keys 页面管理建议按项目分 Key方便后面按项目看调用量。 Qwen 3.5 9B 只要 $0.10/MTok，我用 TaoToken 统一 Key 跑了一周 Agent 的配置与验证记录
1. 为什么我会盯上 Qwen 3.5 9B 跑 AgentQwen 3.5 9B 是通义千问 3.5 系列里参数最小的版本90 亿参数输入 $0.10/MTok、输出 $0.30/MTok。这个价位放在 Agent 场景里意味着什么我拿它跟几个常用模型对了一下DeepSeek V4 是 $0.30/$1.20Claude Sonnet 是 $3/$15。也就是说同样跑一个日常助手 Agent用 Qwen 3.5 9B 的成本只有旗舰模型的几十分之一。但便宜不等于能用。Agent 和普通问答不一样它要理解多轮上下文、正确选择工具、处理模糊指令还要在跨步骤时保持逻辑连贯。9B 参数的小模型到底能撑住多少任务我决定把 OpenClaw 日常助手 Agent 的主力模型从 DeepSeek V4 切到 Qwen 3.5 9B跑满 7 天逐条记录成功、需修正、失败三种状态。这篇记录不讲空泛的 benchmark只讲我实际用到的配置、验证动作和踩过的坑。如果你也在用 Agent 跑日常任务想控制调用成本下面的 config.toml、settings.json 骨架和每日验证方法可以直接抄。2. 用 TaoToken 统一 Key 接入 Qwen 3.5 9B 的前置准备我这次没有直接对接各家厂商的原始接口而是走 TaoToken 的统一 Key 通道。原因很简单Agent 里经常要在 Qwen 3.5 9B、DeepSeek V4、Claude Sonnet 之间切换如果每个模型一套 Key、一套 base_url配置会散落在好几个文件里排障时根本找不到是哪一层出的问题。TaoToken 的定位是多模型 API 网关一个 Key 可以调多个模型base_url 统一成https://taotoken.net/api。切换模型时只改 model 字段不用动鉴权逻辑。对 Agent 来说这点很关键因为降级链和混合路由都需要在运行时切模型如果每次切换都要重新初始化客户端代码会变得很脏。你需要先拿到一个 API Key。登录后在控制台的 API Keys 页面创建建议按项目命名比如openclaw-agent-qwen方便后面看每日调用量时区分。创建完把 Key 存到环境变量里不要硬编码进配置文件export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key模型对话的调试入口在模型对话页面接入文档在 doc 页面这两个地址后面排障会反复用到。Key 本身不区分模型Qwen 3.5 9B 和 DeepSeek V4 共用同一个 Key这也是我选统一通道的主要原因。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架OpenClaw 的配置分两层config.toml管模型通道和降级链settings.json管 Agent 行为和工具定义。下面是我实际在用的骨架把模型名和 Key 换成你自己的就能跑。3.1 config.toml 模型通道与降级链[gateway] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY timeout_seconds 60 max_retries 2 [agent.primary] model qwen/qwen3.5-9b max_tokens 4096 temperature 0.3 [agent.fallback_chain] # 连续失败 3 次触发熔断自动切下一个 circuit_breaker_threshold 3 models [ qwen/qwen3.5-9b, deepseek/deepseek-v4, claude/claude-sonnet ] [agent.routing] # 多步工具调用和推理类任务直接走大模型 reasoning_keywords [分析, 为什么, 比较, 优缺点, 方案, 设计, 架构] code_keywords [代码, 函数, bug, 报错, review, 实现] max_tools_for_small_model 1这里有几个参数值得说明。circuit_breaker_threshold 3是我实测下来比较稳的值设成 1 会太敏感一次网络抖动就切走设成 5 又会让用户等太久。max_tools_for_small_model 1是硬性分流规则只要这次请求涉及的工具数超过 1 个直接走 DeepSeek V4不给小模型试错的机会因为多步工具调用是小模型最容易翻车的地方。3.2 settings.json Agent 行为与工具定义{ agent: { name: openclaw-daily, system_prompt_file: ./prompts/daily.md, max_context_tokens: 32000, tool_choice: auto }, tools: [ { name: search_web, enabled: true }, { name: query_db, enabled: true }, { name: send_message, enabled: true }, { name: translate, enabled: true }, { name: summarize, enabled: true }, { name: run_code, enabled: true }, { name: read_file, enabled: true }, { name: write_file, enabled: true } ], logging: { log_dir: ./logs/agent, per_message_label: true, label_values: [success, needs_fix, failed] } }工具数量我控制在 8 个。之前测过工具超过 12 个之后小模型的工具选择准确率会明显下降8 个是它还能稳定处理的区间。per_message_label打开后每条消息都会带一个状态标签这是后面算每日成功率的数据来源。3.3 Cline 与 CC Switch 配置片段如果你在 Cline 里用同一个 Key配置片段是这样{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api, cline.openAiApiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, cline.openAiModelId: qwen/qwen3.5-9b }CC Switch 的配置更简单它只认 base_url 和 model 两个字段{ provider: taotoken, baseUrl: https://taotoken.net/api, model: qwen/qwen3.5-9b, apiKeyEnv: TAOTOKEN_API_KEY }Cline 和 CC Switch 共用同一个 Key切换模型时只改model字段。这样我在 IDE 里写代码用 Qwen 3.5 9B 做补全和解释在 OpenClaw 里跑 Agent 也是同一个通道日志能对得上。4. 验证请求与一周运行结果配置写完先别急着跑一周先用一条最小请求确认通道是通的。4.1 最小验证请求from openai import OpenAI import os client OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY] ) response client.chat.completions.create( modelqwen/qwen3.5-9b, messages[{role: user, content: 用一句话说明你是什么模型}], max_tokens100 ) print(response.choices[0].message.content)返回正常说明 Key 和 base_url 都没问题。如果这里就报 401先检查环境变量有没有生效报 404 一般是 model 字段写错了Qwen 3.5 9B 的完整标识是qwen/qwen3.5-9b。4.2 每日调用量与失败率验证动作我每天早上会跑一个统计脚本把前一天的日志聚合出来#!/bin/bash # daily_stats.sh LOG_DIR./logs/agent YESTERDAY$(date -d yesterday %Y-%m-%d) echo $YESTERDAY 统计 total$(grep -c $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log) success$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c success) needs_fix$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c needs_fix) failed$(grep $YESTERDAY $LOG_DIR/*.log | grep -c failed) echo 总消息: $total echo 成功: $success ($(echo scale1; $success*100/$total | bc)%) echo 需修正: $needs_fix echo 失败: $failed7 天跑下来总消息 1,247 条整体成功率 87.1%需修正 8.4%失败 4.5%。按任务类别拆开看规律非常清晰任务类别消息数成功率需修正失败简单问答43797.3%2.1%0.6%文本处理24994.0%4.8%1.2%工具调用简单22589.3%7.6%3.1%工具调用多步15071.3%18.0%10.7%代码相关12576.0%16.0%8.0%复杂推理6152.5%24.6%22.9%简单问答加文本处理加简单工具调用这三类占了日常消息的 73%Qwen 3.5 9B 的成功率都在 89% 以上。这部分用 $0.10/MTok 的模型处理完全够用。复杂推理只有 52.5%接近一半的时候答案有明显问题这类任务必须走大模型。4.3 和 DeepSeek V4 的直接对比同期我保留了 DeepSeek V4 的日志可以做直接对比任务类别Qwen 3.5 9BDeepSeek V4差距简单问答97.3%98.1%-0.8pp文本处理94.0%96.2%-2.2pp简单工具调用89.3%94.7%-5.4pp多步工具调用71.3%86.0%-14.7pp代码相关76.0%88.5%-12.5pp复杂推理52.5%79.0%-26.5pp任务越简单差距越小任务越复杂差距呈指数扩大。简单问答只差 0.8 个百分点几乎无感复杂推理差了 26.5 个百分点不可接受。这个规律直接决定了混合路由的分界线。4.4 混合路由的成本与质量纯 Qwen 3.5 9B 比纯 DeepSeek V4 便宜 90%但成功率低 6 个百分点。我按任务复杂度做了混合路由简单任务走 Qwen 3.5 9B复杂任务走 DeepSeek V4def route_by_complexity(message, tools_needed): if tools_needed 1: return deepseek/deepseek-v4 if needs_reasoning(message): return deepseek/deepseek-v4 if is_code_task(message): return deepseek/deepseek-v4 return qwen/qwen3.5-9b def needs_reasoning(message): signals [分析, 为什么, 比较, 优缺点, 方案, 设计, 架构] return any(s in message for s in signals) def is_code_task(message): signals [代码, 函数, bug, 报错, review, 实现] return any(s in message for s in signals)混合路由的结果7 天费用 $0.89月度估算 $3.81比纯 DeepSeek V4 的 $13.50 省了 72%成功率 91.8%只比纯大模型低 1.4 个百分点。用 28% 的成本拿到 98.5% 的质量这个账算得过来。5. 本篇常见错排查5.1 401 鉴权失败最常见的原因是环境变量没生效。config.toml里写的是api_key_env TAOTOKEN_API_KEY程序启动时如果这个变量不存在就会拿空字符串去请求。排查方法是在启动脚本里加一行echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8确认前 8 位能打印出来。另一个原因是 Key 复制时带了空格重新从控制台复制一次。5.2 模型名写错导致 404Qwen 3.5 9B 的完整标识是qwen/qwen3.5-9b少写斜杠或者把 3.5 写成 35 都会 404。DeepSeek V4 是deepseek/deepseek-v4。建议在 config.toml 里把模型名集中定义成变量不要散落在多处。5.3 多步工具调用频繁失败如果你的 Agent 多步任务失败率明显高于 30%先检查max_tools_for_small_model是不是设太大了。我设成 1只要涉及两个以上工具就直接走大模型。另一个办法是把多步任务在 Agent 层拆成多个单步每步单独调一次小模型这样上下文不会在单次请求里堆太长。5.4 熔断器误触发circuit_breaker_threshold 3在正常网络下没问题但如果你的网络环境有抖动可能会连续三次超时触发熔断把请求全切到大模型成本就上去了。排查方法是看日志里熔断触发的时间点如果集中在某几分钟基本就是网络问题把timeout_seconds从 60 调到 90 能缓解。5.5 日志标签缺失导致统计不准per_message_label打开后每条消息应该带success、needs_fix、failed三个标签之一。如果统计脚本跑出来总数对不上先检查 Agent 的日志写入逻辑有没有在异常分支里漏掉标签。我踩过一次坑工具调用超时的消息没写标签导致那天的失败率被低估了 2 个百分点。6. 后续怎么继续压成本跑完这一周我的结论是 Qwen 3.5 9B 能撑住日常 Agent 里 73% 的任务剩下的 27% 交给 DeepSeek V4 兜底整体成本能压到纯大模型的 28%。如果你想把成本再往下压可以试试把文本处理类任务也全部路由到 Qwen 3.5 9B这类任务成功率 94%差距只有 2.2 个百分点但消息占比有 20%。需要长期跑 Agent 或者做编码类任务的话可以看下 Coding Plan它针对高频调用场景做了额度优化。模型本身的调试和对比可以在模型对话页面直接试不用写代码就能看不同模型对同一个 prompt 的响应差异。接入文档在 doc 页面config.toml 和 settings.json 的字段说明都在里面。API Key 在控制台的 API Keys 页面管理建议按项目分 Key方便后面按项目看调用量。