西班牙高校一项实验给AI Agent开发成本算了一笔账：脚手架的选择，比模型本身更影响token消耗。

研究团队用7个Agent脚手架搭配5个模型，跑同一组GitHub任务。结果差异惊人：不内置MCP（模型上下文协议）的轻量脚手架（Pi、Tau）中位token消耗仅1.4-1.6万，而Claude Code和qwen-code需要26-29万token，贵出5到28倍。

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更极端的对比是：同一个27B模型，换脚手架后成本差距高达139倍。

这意味着什么？在Agent开发中，选对工具框架可能比纠结模型参数更关键。轻量脚手架省下的token，直接转化为成本优势——尤其对高频调用API的团队，这笔账不容忽视。