AIREITERParticle-1 在 Plotly 私有資料分析測驗中拿下 40/43，與 GPT-6.1 Terra 打成平手；但前者整次執行只要 $0.35，後者則是 $1.31。關鍵在於你的 Agent 是否能自行驗證結果。若任務沒有可檢查的答案，Particle-1 用更少 Token 帶來的優勢，便不足以抵銷它相對 DeepSeek 的溢價。
Particle-1 便宜的是完成一項任務，不是標價
Particle-1 是 Particle AI 於 2026 年 10 月 28 日推出的 Agent 式程式開發模型。Particle 表示，Particle-1 每項程式開發任務的平均成本為 $0.2211，低於 DeepSeek V4.1 Flash 的 $0.3368 與 GLM 5.3 Flash 的 $0.6523；準確率則分別為 72.57%、71.15% 與 66.82%。
這套由供應商提出的計算，後來獲得一次獨立測試支持。Plotly 讓 Particle-1 接受旗下 43 題私有資料分析測驗，於 10 月 31 日透過 OpenRouter 測試，拿下 40/43（93%），與 GPT-6.1 Terra 的 40/43 持平，也勝過基礎版 DeepSeek 的 36/43。整趟測試按 OpenRouter 價格計算只花了 $0.35，約為 Terra $1.31 測試成本的四分之一。在 Plotly 測過的 36 個模型中，Particle-1 是第一個以最低成本達到 40 分以上的模型。
不過，同一份報告也點出了限制。Plotly 估算，如果以目前較低的價格重新執行 DeepSeek V4.1 Flash，成本約為 $0.24，反而低於 Particle-1 的 $0.35。Particle-1 的優勢，是在測試當時的價格下，每一美元換來更高品質，而不是無條件地更便宜。
Particle-1 的本質：採用 1M 上下文的 DeepSeek V4.1 Flash 後訓練模型
Particle-1 並非從零開始訓練，而是在 DeepSeek V4.1 Flash 上進行後訓練。Particle 訓練了一個 rank-64 LoRA adapter，涵蓋基礎模型約 1.25% 的參數，並透過強化學習獎勵模型用更少推理與工具呼叫 Token 成功完成任務。
它的規格明顯是為 Agent 工作流程設計：Particle-1 提供 1,048,576 Token 上下文視窗、最高 131,072 Token 輸出、文字與圖片輸入、結構化 JSON 輸出的工具呼叫、可調整的推理強度，以及串流輸出（Vercel 列表、Cloudflare 文件）；Cloudflare 另將它列為零資料保留模型。現在可透過 Particle API、OpenRouter、Vercel AI Gateway 與 Cloudflare Workers AI 使用。一般知識能力也維持得不錯：GPQA Diamond 與 MMLU 的成績僅與基礎模型相差一分以內。
Particle-1 API 各家價格怎麼看
Particle-1 API 的價格之所以看起來互相矛盾，是因為四個銷售管道對同一個模型 ID 報出了不同價格。Particle 發表時列出的價格為每百萬輸入 Token $0.30、每百萬輸出 Token $1.20，但各 Gateway 的價格便宜不少。
| 供應商 | 輸入／每 1M | 快取輸入／每 1M | 輸出／每 1M |
|---|---|---|---|
| Particle 直連（發布時價格） | $0.30 | 不適用 | $1.20 |
| OpenRouter | $0.05 | $0.003 | $0.50 |
| Vercel AI Gateway | $0.13 | 未明列 | $0.50 |
| Cloudflare Workers AI | $0.25 | $0.03 | $1.00 |
OpenRouter 的價格在模型發布兩天後就調整了。價格追蹤網站記錄到 10 月 30 日的降價：輸入價格從 $0.25 降至 $0.05（下降 80%），輸出價格則從 $1.00 降至 $0.50（下降 50%）。上表的 OpenRouter 價格與 Plotly 列出的 OpenRouter 價格一致（$0.05／$0.50／$0.003 快取輸入）；Vercel 與 Cloudflare 的價格也分別符合其 Gateway 列表及 Cloudflare 文件。
「我才不會付這個錢。它是在 DeepSeek 上做後訓練，價格卻貴這麼多。看起來真的很貪心。」— u/Any_Confidence2580，r/DeepSeek 的 particle-ai/particle-1 討論串
真正決定帳單的是快取價格。Plotly 的測試中，Particle-1 讀取的 Token 約有 80% 命中快取，因此在快取價格較低的 Gateway 上，帳面成本會更好看；在決定路由前，先比較 OpenRouter 每百萬快取輸入 $0.003 與 Cloudflare 的 $0.03。
Particle 在價格頁面採用預付額度加按 Token 計費，代管的網路搜尋則另外收費。透過 Gateway 路由，還能設定供應商排序、排序方式與故障轉移控制（Vercel 有相關文件）。因此在測試支出前，務必固定模型 ID（Vercel 與 Cloudflare 使用 particle/particle-1，部分 OpenRouter 列表則使用 particle-ai/particle-1）。
45% 的 Token 節省從何而來，又會在哪裡消失
Particle 宣稱平均可少用約 45% Token；在 Terminal-Bench 2.1、ReactBench、ADE Bench 與 DeepSWE 1.1 四項測試中，輸出 Token 減少 28.4%–52.2%，每項任務成本降低 34.4%–51.6%。四項測試的 Pass@1 仍落在基礎模型的信賴區間內。
省下來的主要是思考過程。Particle 將原因歸結為較少的反覆推理、驗證後便停止、較少修復迴圈，以及減少探索；在其中三項測試中，約 90% 的節省來自縮短推理，只有在 DeepSWE 1.1 中，工具呼叫文字才約貢獻 30% 的節省。
其中一個實際執行案例，很清楚展示了這套機制及其界線。Terminal-Bench 的 Git 任務從 47,006 Token 降至 15,892 Token，原因是確認訊息從 11,445 Token 大幅減少到 1,765 Token；ADE Bench 的另一項任務則是靠不同解法節省成本：重用一個 1,602 Token 的巨集，而不是建立 8,722 Token 的自訂 Key。
Plotly 的測驗則是每個買家都該看的反例。在沒有 Particle 驗證迴圈的資料分析問題上，Particle-1 使用的 Token 反而更多：每題約 6,900 個輸出 Token，高於 DeepSeek 的 6,200；模型呼叫次數為 10 次，高於 7 次；讀取的 Token 則是 380,000，遠高於 280,000。不過中位延遲仍勝出，為 16 秒對 21 秒。
「所以它的優勢來自答案更好，而不是答案更短。」— Plotly，Particle-1 Benchmark Results for Data Analysis
Particle 自家的 Harvey LAB 仲裁條款測試在標準 1x adapter 強度下達到 100%，Token 也減少 24.6%；但在 8x 強度下，8 份報告只有 3 份通過。這表示壓縮超過 1x 會把原本用來消除歧義的限定條件一併刪掉。
早期獨立使用者也觀察到同樣的分歧。建構者帳號 @nexightai 表示，35 個一次完成的建置提示全部成功交付，總成本為 $4.12。分析師 @yibie 則提醒另一面：如果任務沒有裁判或驗證機制，較精簡的推理可能會跳過合約審查所需的細節。
你的程式開發 Agent 該用 Particle-1 嗎？
如果工作流程有驗證器能抓出錯誤，可以選 Particle-1；若只看單次執行成本，直接使用 DeepSeek 更便宜。
| 如果你的工作負載是…… | 建議選擇 | 理由 |
|---|---|---|
| 搭配 CI 的 Agent PR、終端機任務、dbt pipeline | 透過 OpenRouter／Vercel 使用 Particle-1 | 供應商測試與 Plotly 都指向 40/43 等級的品質；$0.35 與 Terra 持平，但成本約只有 Terra 的 25% |
| 大量快取命中的 1M 上下文程式碼庫掃描 | 在快取價格較低的 Gateway 上使用 Particle-1 | Plotly 測試中有 80% 的讀取命中快取；比較 $0.003 與 $0.03 的快取輸入價格 |
| 模糊的研究、合約審查、沒有標準答案 | 基礎版 DeepSeek V4.1 Flash 或更大型號 | 8x adapter 測試與 Plotly 的錯誤資料品質警報，都顯示「不那麼徹底」會付出什麼代價 |
| 必須自行託管權重 | DeepSeek V4.1 Flash | Particle-1 的權重與 adapter 並未公開；目前只有 API 可用 |
以下是一個最精簡的 OpenAI 相容呼叫範例（示範 Cloudflare 端點；請依供應商替換 base URL 與金鑰）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai/v1",
api_key="$CLOUDFLARE_API_TOKEN",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="particle/particle-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Fix the failing dbt test in models/marts/orders.sql"}],
max_completion_tokens=2048,
)
print(resp.choices[0].message.content)想公平比較，請將你實際的輸入、快取輸入與輸出數量，分別乘上各供應商的價格，再除以成功完成的任務數。如果在你的 50+ 項任務中，推理所占比例下降而通過率維持不變，那麼 45% 的宣稱就有機會套用到你的技術堆疊。若輸出 Token 也像 Plotly 測試那樣增加，你買到的是更好的答案，而不是更低的 Token 用量，預算就應該按這個價值來評估。
Particle-1 API 常見問題
Particle-1 API 要多少錢？
Particle 直連價格列為每百萬輸入 Token $0.30、每百萬輸出 Token $1.20。OpenRouter 列出的輸入價格為 $0.05；Vercel 列出的輸入價格為 $0.13；Cloudflare 列出的輸入價格為 $0.25、輸出價格為 $1.00。
目前哪家供應商的 Particle-1 最便宜？
在本文比較的四個銷售管道中，10 月 30 日調價後，OpenRouter 的每百萬輸入 $0.05／輸出 $0.50，是 2026 年 11 月 1 日公開價格快照中最便宜的一組。Vercel 的輸入價格較高，為 $0.13，但輸出價格相同；Cloudflare 則以 $0.25／$1.00 低於 Particle 直連價格。Gateway 的加價會變動，實際呼叫前請重新確認。
Particle-1 是開放權重模型嗎？
不是。DeepSeek V4.1 Flash 開放了模型權重，但 Particle 尚未公開 Particle-1 的權重或 rank-64 adapter。目前只能透過 Particle、OpenRouter、Vercel 或 Cloudflare 存取 API。
Particle-1 能搭配 OpenAI SDK 使用嗎？
可以。Vercel 與 Cloudflare 都提供 OpenAI 相容的 Chat Completions 端點，模型 ID 可使用 particle/particle-1；Plotly 則是透過 OpenRouter 存取模型。工具呼叫、串流輸出、JSON 輸出與圖片輸入也採用相同形式。
Particle-1 什麼時候真的能省錢？
當任務具備自動化檢查，而且能大量重用快取時，Particle-1 才容易在驗證結果不受影響的前提下，靠縮短推理省下成本。對於沒有驗證器的開放式分析，Plotly 觀察到 Token 用量反而上升，因此應該把預算放在品質提升，而不是預期 Token 節省。