从Token Plan到模型应用，Agnes全家桶，很值得

不知道大家有没有这种感觉，就是市面上顶着各种名头的AI产品越来越多，定价也越来越离谱。

有些厂商仿佛商量好了一样，把按token计费这件事玩出了花，你稍微用勤快点，月底账单能看得你肉疼。

还有些搞订阅制的，基础套餐给的那点额度，基本上就是让你尝个鲜，真要想干点正事，不升级到几十美金一个月的那档根本没法用。

现在那些调用大模型的应用，成本结构通常由两部分构成：模型调用成本和产品功能成本。

大部分产品会把这两件事混在一起告诉你，让人稀里糊涂地为每一次点击付费。

像我自己做了一个Agent原生加速器，平时高频测试各种模型，经常一个项目跑下来，光是API调用费就好几百美金。

最近注意到Agnes AI，新上线了一个Token Plan订阅套餐。

直接把自己自研的AgnesClaw模型家族的调用权，打包按月卖。

相当于不用再操心每次调用花了多少token，买个月票，敞开了用。而且起售价是4美元一个月。

官网：https://agnes-ai.com/

014美元的Token Plan，够好用吗？

先说这个最便宜的Starter套餐，4美元一个月。

用这个价格去买API调用额度，放在OpenAI或者Anthropic那边，用不了几次，一个任务有可能就见底了。

市面上的AI应用，起步价基本也是20美元。

但Agnes给的配置是支持1个OpenClaw Agent，覆盖基础执行、搜索和图像理解。

让我觉得有点意思的是他们的速度指标。

Agnes系统运行速度稳定在50 TPS，峰值能到100 TPS。TPS就是每秒处理token的数量。

基本上体验就是，用任何主流模型，响应速度基本都在毫秒级，感觉不到延迟的那种。

这对于需要批量处理的任务来说太关键了。

我用自己的账号测试了一下，拿它来做信息抽取和内容摘要。

我丢进去一篇大概八千字的技术文档，让Starter套餐里的模型提炼核心要点。

耗时大概在十几秒左右，输出质量相当能打。是真的有逻辑结构的总结。

这个套餐最适合什么人？

我觉得是那些像我一样，需要把AI当过滤器用的人，而且看重性价比。

比如你每天要处理大量的邮件、会议纪要、客户反馈，需要一个前置的工具帮你先把海量信息粗筛一遍，提取重点，你再花时间去精读。

4美元就能干这个活，相对于每个月有了一个AI文字工作助理，性价比可以说是无敌的。

再往上走，10美元一个月的Plus套餐。

这个档位支持1到2个OpenClaw Agents，覆盖的范围从Research到Slides，从Design到Sheet。

同时全面支持Hermes Agent。

支持无缝迁移OpenClaw记忆与工具，自动生成专属skill，智能主动性全面升级。

这个升级跨度其实挺大的，它已经从一个信息过滤器变成了一个能闭环交付的生产工具。

从研究调研开始，到产出分析报告，再到做成演示文稿或者数据表格，整个过程不用换工具，两个Agent配合就能搞定。

我试了一个场景，让它帮我调研了当下的水培蔬菜行业，然后整理成一份PPT。

整个过程大概跑了二十多分钟，出来的东西有模有样，框架清晰，数据也有来源标注。

每一页都有标题、要点、配图建议，排版也基本合理。

最顶配的Pro套餐是50美元一个月。

支持2到3个OpenClaw Agents，覆盖Agnes-1.5-Pro文本模型、Agnes-Image-1.2图像生成和Agnes-Video-V1.2视频生成。

其中Agnes1.5 pro上下文1M，最大输出1M tokens，能力更强，中高配长输出型，高质量长任务。适合整合多源、长文写作、长代码生成、多轮推演、复杂方案生成。

这套组合拳打下来，基本上就是一个小型AI生产系统了，而且是能并行跑的那种。

我重点测试了一下他们的视频模型Agnes-Video-V1.2。这个版本的模型，不单支持文生视频和图像引导视频生成，还有音画同步功能。

上面这个视频就是几句话生成的：上海，赛伯朋克风格，两个机器人大战。

节奏的把握、情节的连贯性、打斗动作的细节设定，都很到位。

相对于连开视频平台会员的费用，也包含进来了，还有其他更多的全栈日常任务能力。

另外一个轻量版生图模型Agnes-1.5-Flash，走的是高性价比路线，主打海量处理。

这个模型我用来做批量短问答和图像描述。说实话，这种场景下速度和价格比精度更重要，Flash在这方面的表现符合预期。

同样的生产能力，放在其他平台，起步价至少在几十美金，配置稍微高一点就往几百美金走了。

Agnes这个Token Plan在价格上的优势不是一点点，已经是数量级的差距了。

他们给的对比数据我核实了一下。

拿某国产主流模型来说，在类似并发需求下，起步级别的月成本高达36.6美元，Agnes只要4美元。

还有的模型套餐得排队抢，不一定买得到。

Agnes用了一招很聪明的方式，把自研模型带来的成本优势直接让利给用户。

而且他们兼容OpenAI的API协议，开发者集成起来差不多五分钟就能搞定。

开发者和重度用户，最在意的就是接入成本和迁移成本，这方面Agnes也考虑到了。

02玩转生图和视频，创意格局打开了

说完API层面的Token Plan，再来聊聊他们基于自研多模态底座推出的两个应用。

一个是Pavo，另一个是Echo。

这两个应用的推出，让我觉得Agnes从来不满足于只做底层的模型提供商，他们正在把技术优势延伸到应用层，直接面向终端用户。

先讲Pavo。

https://pavo-ai.work/

Pavo是一个视频创作工具，核心能力覆盖了六个方向，照片动起来、丝滑运镜、高能转场、创意特效、宠物魔法、动作模仿。

每个功能背后都对应着具体的使用场景。

我重点试了照片动起来这个功能。上传一张静态照片，系统自动识别画面中的主体和背景，然后生成动态效果。

比如我传了一张我家猫蹲在沙发上的照片，几秒钟后生成了一个视频，猫的耳朵在动，尾巴在轻轻摇摆，背景的光影也有微妙的变化。

不是什么翻天覆地的大动作，但那种恰到好处的动态，让一张普通的照片瞬间有了生命力。

丝滑运镜这个功能也挺有意思。

系统会自动生成电影级的推拉、旋转、跟随运镜。

我测试了一下，用几张连续动作的照片生成了一段短视频，镜头语言很自然，没有那种生硬卡顿的感觉。对于不会视频剪辑的用户来说，这个功能基本相当于白送了一个虚拟摄影师。

Pavo还有一个很聪明的设计，就是智能模型推荐。系统会根据你的内容风格、时长、动态复杂度自动匹配最佳模型。当然，如果你是个进阶用户，也可以手动切换模型。

他们集合了多款市面上顶级模型，包括即将上线的阿里那个HappyHorse 1.0模型，还有Seedance 2.0。

要知道，不同视频模型的生成效果，跨度很大，有些在电影质感上更细腻，有的适合于漫剧动漫，有的在动态质感上完成度更高…..视频生成也成了一门选择的艺术。

智能模型推荐给我的感觉就是，很聪明、很体贴，能跟我我的任务需要，推荐使用最合适的模型，在视频、文本、代码等任务都是。

还有印象比较深的是，Pavo的操作门槛真的很低。

整个创作流程就是选模板、传素材、点生成，三步搞定。生成出来的视频可以直接下载分享。

对于那些想快速产出爆款短视频但又不想学剪辑的人来说，这个工具几乎是量身定做的。

03不只是聊天，你是故事的主角

再说说Echo。如果说Pavo解决的是创作效率问题，那Echo解决的是情感体验问题。

https://echo-ai.life/

Echo是一款沉浸式AI角色互动应用。

市面上类似的角色扮演或者虚拟伴侣类的应用已经有不少了，但Echo有几个不一样的地方。

最核心的差异在于场景感和沉浸感。

在Echo里，不是在和冷冰冰的对话框互动，是以一个主角的身份进入一个完整的故事世界。

他们内置了大量的剧情世界观，从纯爱、校园、奇幻到恐怖、悬疑、冒险、职业、休闲，几乎覆盖了所有主流叙事类型。

我第一次打开Echo的时候，随便选了一个校园奇幻的剧本。

系统让我上传了一张自己的照片，然后生成了我的数字形象。接着我就直接进入了剧情，从一个转学生开始，跟剧情里的角色展开对话。每一次对话选择都会影响剧情走向，那种主导感确实跟普通的AI聊天不一样。

Echo让我印象最深的，是音画同频技术。

你跟AI角色对话的时候，不仅能看到文字回复，还能看到角色的表情变化和口型同步，同时有语音输出。

试了一段对话，角色的表情变化和语气情绪是匹配的，没有那种割裂感。

生成记录功能也很实用。

所有互动生成的图片和视频都会自动保存，按角色和剧情分类，方便回看和管理。对于一些重度用户来说，这相当于一个不断累积的个人剧情素材库。

上传个人形象图这个功能，怎么说呢，有点双刃剑。

一方面它确实增强了代入感，你真的感觉自己成为了故事的一部分。另一方面，上传个人照片涉及隐私问题，希望Echo在这方面有足够安全的数据保护措施。

为你推荐这个功能做得很聪明。

平台会根据你的互动偏好推送热门角色的剧情高光片段。你直接点击就能进入对应剧情，不需要自己搜索。这个设计大大降低了新用户的探索成本。

Echo定位的用户群体很明确，就是喜欢互动叙事、情感陪伴、角色扮演的年轻用户。

这个群体对情感体验的要求很高，不满足于简单的问答，更需要的是陪伴感和掌控感。

Echo通过剧情化互动和实时视频生成，把传统的文字聊天升级成了视听一体的沉浸式体验。

情感成长体系是Echo另一个值得关注的功能。

AI角色会随着互动不断成长，能记住你们之前的对话内容。这个技术其实挺难的，需要在保持角色一致性的同时又能展现成长性。

从我的测试来看，Echo在这方面做得还不错，角色没有出现失忆或者性格突变的情况。

计费方面，Echo也是月度订阅制，首月有优惠。

所有套餐都包含基础互动体验，更高的套餐会解锁更多的图片和视频生成额度。对于轻度用户来说，免费额度应该也够体验核心功能了。

04从底层模型到上层应用，Agnes的布局不一样

Agnes的核心团队来自新加坡国立大学、MIT、斯坦福、伯克利这些顶尖高校，创始人Bruce带队，有扎实的学术背景和工程能力。

他们在权威的PinchBench榜单上，Agnes-1.5系列模型在准确性维度表现突出。

能在这种榜单上排到前列，说明模型能力是经过实战检验的。

AgnesClaw这个模型的架构设计思路也很有意思。

他们把隐式MoE、Mamba-2状态空间模型和原生多模态早融合技术揉在一起，目标是要同时解决超长上下文、高频工具调用、复杂Multi-Agent协作这三个痛点。

说白了，他们想打破传统模型在规模、延迟和记忆三者之间只能选两个的魔咒。

现在，据说Agnes已经迈过了2000万美元ARR的门槛。

产品和市场，已经形成了正向循环，跨过了那种靠融资烧钱的阶段。

商业化的验证往往比技术指标更能说明问题，有人愿意真金白银持续付费，这才是硬道理。

回到开头那个话题，为什么我觉得Agnes的Token Plan正在重新定义AI的性价比？

因为当前的AI行业，定价体系是混乱的。

模型即服务这个商业模式本身没问题，问题在于很多厂商把成本转嫁给了用户，而这个成本因为模型调用的不透明性，用户很难精确估算。

Agnes用一个很简单的方案解决了这个问题，按月封顶，随便用。

这种做法在商业上其实有点激进。

因为如果用户真的高强度使用，Agnes的边际成本是有可能超过订阅收入的。

他们敢这么定价，只能说明两件事，一是他们对自研模型的成本控制非常有信心，二是他们愿意牺牲短期利润换取用户规模和市场份额。

Pavo和Echo的推出则是另一个信号。

Agnes的布局，越来越接近一个有着自己生态卡位的AI生态圈、一站式平台。

底层模型的能力最终要通过应用来变现，自己做应用可以更直接地触达用户，收集反馈，迭代产品。

而且这两个应用跟Token Plan是打通的，订阅制的用户权益可以跨产品使用，这种生态化的思路比单一产品更有想象空间。

https://agnes-ai.com/

最后说一句实在话。

如果你是个AI的重度用户，或者你正在用AI做一些批量处理的工作，强烈建议可以去Agnes官网看看那个4美元的Token Plan。

反正就一杯奶茶的钱，可以自己试试看，到底是继续按token付费心疼，还是每个月固定花几块钱敞开用更爽。

AI这个行业的变化太快了，每周都有新的模型和应用冒出来。

但最终用户关心的只有三点，好不好用，便不便宜，稳不稳定。

从这三个维度来看，Agnes至少已经跑到了前面。