豆包工作接入 DeepSeek、Kimi、GLM：模型列表开始标「倍率」

豆包官方在 11 月 12 日宣布，豆包工作完成一次产品更新：拓展更多可调用的模型，同时引入一套按实际消耗计价的额度调节机制。此前，豆包工作在模型侧只提供豆包 2.1 Lite 和豆包 2.1 Pro 两款自研模型。

一分钟速览

• 首批第三方模型为 Kimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash。
• 用户可在自研模型与第三方模型之间按任务需要切换。
• 模型选择页直接标注每款模型的「额度消耗倍率」。
• 工作日及节假日指定时段使用参与活动的模型可享额度折扣。
• 豆包 2.1 Lite 与 DeepSeek V4.1 Flash 的倍率被下调，小额任务仍保持免费。

从「只能用自家模型」到「模型货架」

豆包工作此前是一个闭环产品：工具是自家的，模型也是自家的。这次更新把它变成了一个模型货架，用户可以根据任务性质挑选。写长文档、做复杂分析时切到能力更强的模型，处理表格清洗、批量改写这类轻任务时用便宜快速的模型。

这个变化并非突然。10 月 29 日，豆包工作先向团队订阅版和企业订阅版客户开放了三方模型配置，企业不需要另外向模型厂商采购，用量直接扣已有的 AI 点数。11 月 12 日的更新把能力扩展到更广泛的用户，并配套上线限时优惠。

「倍率」是把成本翻译成用户能懂的语言

多模型带来的第一个问题就是成本不透明。同样一个任务，不同模型消耗的资源差很多，用户却很难提前判断。豆包工作的做法是在模型选择页标出倍率：系数越低，完成同一任务消耗的额度越少。

这个设计看似简单，实际解决了一个长期困扰 AI 产品的问题——计价单位。按 Token 计费，普通用户根本不知道一次对话烧了多少；按次数计费，又无法反映任务复杂度。倍率相当于给每个模型贴了一个「油耗标签」，用户在效果、速度和成本之间做取舍时，至少有了可见的依据。

多模型策略背后的现实

对字节来说，接入第三方模型是一笔划算的账。自研模型覆盖主力场景，第三方模型补齐长尾能力，既不用在每个方向都追到最前沿，也能让用户在遇到短板时不必换产品。对 Kimi、智谱、DeepSeek 来说，进入豆包的入口意味着触达一批原本不会主动注册的用户。

但这也带来新的问题。模型越多，质量一致性越难保证；用户在 A 模型上得到的体验，换到 B 模型可能完全不同。豆包用「自动（小额免费）」作为默认首项，由系统按任务规模匹配模型，本质上是在替用户做第一层决策。这个默认值选得好不好，会直接影响留存。

另一个观察点是定价权。当模型变成货架上的商品，用户会比较倍率，厂商之间的价格战会直接暴露在同一个界面里。谁能在同等效果下把倍率压得更低，谁就更容易被选中。这对模型厂商是压力，对用户则是实打实的红利。