AIREITER在 Plotly 的私有数据分析测试中，Particle-1 以 40/43 的成绩追平 GPT-6.1 Terra；一次运行只要 $0.35，而 Terra 要 $1.31。但这个优势有前提：你的智能体必须能自行验证结果。对于缺乏可检查环节的任务，Particle-1 相比 DeepSeek 的 Token 节省就不足以覆盖它更高的实际成本。
Particle-1 便宜的是完成一个任务，不是标价上的每个 Token
Particle-1 是 Particle AI 于 2026 年 10 月 28 日推出的智能体编程模型。Particle 的数据显示，它平均完成一个编程任务的成本为 $0.2211，低于 DeepSeek V4.1 Flash 的 $0.3368 和 GLM 5.3 Flash 的 $0.6523；准确率则分别为 72.57%、71.15% 和 66.82%。
这套厂商数据后来得到了一次独立验证。Plotly 使用 OpenRouter，于 10 月 31 日让 Particle-1 完成自家的 43 道私有数据分析测试，最终拿到 40/43（93%），与 GPT-6.1 Terra 的 40/43 持平，并超过基础版 DeepSeek 的 36/43。按 OpenRouter 价格计算，完整测试只花了 $0.35，大约是 Terra $1.31 成本的四分之一。在测试的 36 个模型中，Plotly 称 Particle-1 是达到 40 分以上的最便宜模型。
但同一份报告也指出了关键限制：按当前更低的价格重新运行 DeepSeek V4.1 Flash，Plotly 估算成本约为 $0.24，比 Particle-1 的 $0.35 还低。换句话说，Particle-1 是在测试当时的价格下实现了更高的单位成本质量，并非任何情况下都更便宜。
Particle-1 的本质：基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练，支持 1M 上下文
Particle-1 并非从零训练，而是在 DeepSeek V4.1 Flash 上进行后训练。Particle 训练了一个 rank-64 LoRA 适配器，覆盖基础模型约 1.25% 的参数，并通过强化学习奖励更少使用推理 Token 和工具调用 Token、同时成功完成任务的行为。
它的规格明显是为智能体场景设计的：1,048,576 Token 上下文窗口，最多 131,072 个输出 Token，支持文本和图片输入、结构化 JSON 工具调用、可调推理强度以及流式输出（Vercel 产品页、Cloudflare 文档）。Cloudflare 还将其标记为零数据保留模型。现在可以通过 Particle API、OpenRouter、Vercel AI Gateway 和 Cloudflare Workers AI 使用。基础知识能力基本没有明显损失：GPQA Diamond 和 MMLU 与基础模型的差距保持在 1 分以内。
Particle-1 API 价格拆解：不同平台为什么差这么多
Particle-1 API 的价格看起来互相矛盾，是因为四个平台对同一个模型 ID 给出了不同报价。Particle 的发布材料列出的价格是输入每百万 Token $0.30、输出每百万 Token $1.20，但各家网关的报价明显更低。
| 提供商 | 输入 / 每百万 Token | 缓存输入 / 每百万 Token | 输出 / 每百万 Token |
|---|---|---|---|
| Particle 直连（发布时价格） | $0.30 | 不适用 | $1.20 |
| OpenRouter | $0.05 | $0.003 | $0.50 |
| Vercel AI Gateway | $0.13 | 未明确列出 | $0.50 |
| Cloudflare Workers AI | $0.25 | $0.03 | $1.00 |
OpenRouter 的价格在发布两天后就发生了变化。价格追踪网站记录到，10 月 30 日输入价格从 $0.25 降至 $0.05，降幅 80%；输出价格则从 $1.00 降至 $0.50，降幅 50%。上表中的 OpenRouter 价格与 Plotly 列出的 OpenRouter 报价一致（$0.05 / $0.50 / $0.003 缓存输入）；Vercel 和 Cloudflare 的价格也分别与其网关页面和 Cloudflare 文档一致。
“我才不会为它买单。它不过是在 DeepSeek 上做了后训练，价格却贵这么多。看起来真的很贪心。”——u/Any_Confidence2580，r/DeepSeek 的 particle-ai/particle-1 讨论帖
真正决定账单的是缓存价格。Plotly 的测试中，Particle-1 读取的 Token 约有 80% 命中缓存，因此在缓存价格较低的网关上看起来尤其划算。选择路由前，先比较 OpenRouter 的 $0.003 和 Cloudflare 的 $0.03 缓存输入价格。
Particle 在价格页面采用预付额度和按 Token 计量的模式，托管式网页搜索还会单独收费。网关路由则提供提供商排序、优先级调整和故障转移控制（Vercel 有相关文档）。因此，在开始跑基准测试前，务必固定模型 ID：Vercel 和 Cloudflare 使用 particle/particle-1，部分 OpenRouter 页面则使用 particle-ai/particle-1。
45% 的 Token 节省从何而来，又会在哪里消失
Particle 声称平均可减少约 45% 的 Token 使用量：在 Terminal-Bench 2.1、ReactBench、ADE Bench 和 DeepSWE 1.1 上，输出 Token 减少 28.4%–52.2%，单任务成本降低 34.4%–51.6%。这四套测试中的 Pass@1 都保持在基础模型的置信区间内。
节省主要来自更短的思考过程。Particle 将原因归结为减少反复斟酌、验证完成后及时停止、减少修复循环以及降低探索量。在其中三套测试中，约 90% 的节省来自更短的推理过程；只有在 DeepSWE 1.1 中，工具调用文本才贡献了约 30% 的节省。
一次实际运行很好地展示了这种机制及其边界。Terminal-Bench 的一个 git 任务从 47,006 个 Token 降至 15,892 个，主要是确认性对话从 11,445 个 Token 减少到 1,765 个；而 ADE Bench 的另一个任务则通过复用一个 1,602 Token 的宏完成节省，相比之下，定制键方案需要 8,722 个 Token。
Plotly 的测试则是每个买家都应该看的反例。在没有使用 Particle 验证循环的数据分析问题上，Particle-1 反而比 DeepSeek 用了更多 Token：每道题平均输出约 6,900 对 6,200 个 Token，模型调用 10 次对 7 次，读取 Token 约 380,000 对 280,000。它的中位延迟仍然更低，为 16 秒，对比 DeepSeek 的 21 秒。
“所以它的优势来自更好的答案，而不是更短的答案。”——Plotly，Particle-1 数据分析基准测试结果
Particle 自己的 Harvey LAB 仲裁条款测试在标准 1x 适配器强度下达到 100% 的准确率，同时减少 24.6% 的 Token；但在 8x 强度下，8 份报告中只有 3 份通过。超过 1x 后继续压缩，会连同重复内容一起删掉必要的限定条件。
早期独立用户也观察到了同样的分化。构建者账号 @nexightai 表示，35 个一次完成的构建提示词全部成功交付，总成本为 $4.12。分析师 @yibie 则提醒了另一面：在没有裁判或验证器的任务中，更精简的推理可能会跳过合同审查所需要的细节。
你的编程智能体该不该调用 Particle-1？
如果任务有验证器来捕捉错误，可以优先考虑 Particle-1；如果只看单次运行成本，基础版 DeepSeek 更便宜。
| 如果你的工作负载是…… | 选择…… | 原因 |
|---|---|---|
| 带 CI 的智能体 PR、终端任务、dbt 流水线 | 通过 OpenRouter / Vercel 使用 Particle-1 | 厂商数据和 Plotly 都显示其质量达到 40/43 级别；$0.35 的成本追平 Terra，但约只有 Terra 成本的 25% |
| 大量缓存命中的 1M 上下文代码库扫描 | 在缓存价格较低的网关上使用 Particle-1 | Plotly 测试中 80% 的读取命中缓存；比较 $0.003 和 $0.03 的缓存输入价格 |
| 模糊研究、合同审查、没有标准答案 | 基础版 DeepSeek V4.1 Flash 或更大型号 | 8x 适配器测试和 Plotly 的错误数据质量警报，都说明了“没那么仔细”可能带来的代价 |
| 必须自行托管模型权重 | DeepSeek V4.1 Flash | Particle-1 的权重和适配器没有公开，目前只有 API 可用 |
下面是一个最小化的 OpenAI 兼容调用示例（此处展示 Cloudflare 端点；换用其他提供商时替换 base URL 和密钥）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$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)想要公平比较，就用各家价格分别乘以你自己的输入、缓存输入和输出 Token 数，再除以通过测试的任务数。如果在你自己的 50+ 个任务中，推理占比下降而通过率保持不变，那么 45% 的节省就有可能复制到你的技术栈中。如果和 Plotly 的测试一样，输出 Token 反而增加，那你买到的是更好的答案，应当按质量提升而不是 Token 节省来计算成本。
Particle-1 API 常见问题
Particle-1 API 多少钱？
Particle 直连价格为输入每百万 Token $0.30、输出每百万 Token $1.20。OpenRouter 的输入价格为 $0.05，Vercel 的输入价格为 $0.13，而 Cloudflare 的输入价格为 $0.25、输出价格为 $1.00。
目前哪家提供商的 Particle-1 最便宜？
在本文比较的四个平台中，10 月 30 日调价后，OpenRouter 的 $0.05 输入 / $0.50 输出报价是 2026 年 11 月 1 日公开价格快照中最便宜的一组。Vercel 的输入价格更高，为 $0.13，但输出价格相同；Cloudflare 的 $0.25 / $1.00 则低于 Particle 直连价格。网关加价可能随时变化，实际调用前应重新确认。
Particle-1 开放模型权重吗？
不开放。DeepSeek V4.1 Flash 拥有开放权重，但 Particle 没有发布 Particle-1 的权重或 rank-64 适配器。目前只能通过 Particle、OpenRouter、Vercel 或 Cloudflare 使用 API。
Particle-1 支持 OpenAI SDK 吗？
支持。Vercel 和 Cloudflare 都提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点，模型 ID 可以使用 particle/particle-1；Plotly 则是通过 OpenRouter 调用该模型。工具调用、流式输出、JSON 输出和图片输入也采用相同的接口形式。
Particle-1 什么时候真的能省钱？
当任务具备自动化检查，并且能够大量复用缓存时，Particle-1 更可能省钱，因为更短的推理过程仍然能通过验证。对于没有验证器的开放式分析任务，Plotly 观察到 Token 使用量更高，因此应该把它当作质量提升来预算，而不是 Token 节省。