針對瀏覽器自動化場景，比較 Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 5、DeepSeek V4、GPT-5.6 Terra 與本地 7B-8B 模型的成效與成本，附四大省錢架構策略，助你大幅降低 Agent 運營支出。
為什麼瀏覽器 Agent 選模型特別關鍵
瀏覽器 Agent（如 Browser Use、Stagehand、Playwright MCP）需反覆呼叫工具、讀取 DOM、截圖、執行多輪決策。模型太小會在 tool calling 上不穩定；太貴則單輪任務就燒盡預算。實務經驗顯示，7B 以上的本地模型或中端雲端 Flash／Sonnet 級模型最划算，極小模型常在導航與表單步驟失敗。
核心評估指標：
- 工具呼叫穩定度：JSON / function calling 格式是否與框架相容
- 延遲：多輪迴圈下的回應速度
- 長上下文：能否承載多頁 HTML、截圖與歷史紀錄
- 單次成本：輸入／輸出每百萬 token 價格 × 實際 token 耗用量
五大比 GPT-5.6 更省的推薦模型
| 優先序 | 模型 | 定位 vs GPT-5.6 | 適合瀏覽器 Agent 的關鍵理由 | 取得方式 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 3.5 Flash | 明顯更便宜，高頻首選 | 低價、長上下文、Agentic 導向，適合每天大量輕量瀏覽步驟 | Google AI Studio / Gemini API |
| 2 | Claude Sonnet 5 | 正式價常低於 GPT-5.6 中高階檔；優惠期更省 | 工具使用與指令遵循均衡，日常 Agent 工作流首選 | Anthropic API |
| 3 | DeepSeek V4 Flash / Pro | 成本可至頂級模型零頭級 | 性價比極高，多步推理夠用，個人／中小量 Agent 很划算 | DeepSeek API |
| 4 | GPT-5.6 Terra（同系列較平價檔） | 相對同廠高階約成本腰斬 | 若生態綁 OpenAI／工具鏈，用中端檔比滿血 5.6 省 | OpenAI API |
| 5 | Llama 3.1 8B / Qwen2.5 7B（經 Groq、Ollama） | 近乎零邊際 API 成本 | 本地或超低延遲 API，適合原型與隱私敏感瀏覽任務 | Groq、Ollama + Browser Use |
定價提醒：2026 年中公開比較中，Gemini 3.5 Flash 常被標為輸入／輸出最便宜一檔；Claude Sonnet 5 在均衡能力與價格間最常被推為日常 Agent 遷移目標；DeepSeek V4 則以「接近頂流、價格零頭」著稱。
依場景精準選型
成本最敏感、高頻輕量瀏覽
首選 Gemini 3.5 Flash
適合大量點擊、搜尋、摘要頁面，把錢花在「次數」而非「單次智商」。
穩定多步 Agent（填表、跨頁流程、較嚴指令）
首選 Claude Sonnet 5
開發者社群常作為日常 Agent 工作流首選；優惠期結束前更划算。
個人開發／極致省錢且要夠強推理
首選 DeepSeek V4 Flash（日常）／Pro（較難任務）
公開對比顯示相對 Claude／GPT 高階檔可差數個數量級成本，仍能支撐 agentic 流程。
必須留在 OpenAI 生態
用 GPT-5.6 系列較平價變體（如 Terra）
取代滿血檔而非整條換廠，適合已綁 Assistants／既有 function calling 的專案。
原型、離線、零 API 帳單
Ollama + Qwen2.5:7b 或 Llama3.1:8b
搭配 Browser Use／Stagehand／Playwright MCP；社群經驗 7B+ 對瀏覽器 tool 較穩，更小模型易在導航步驟卡關。
省錢架構建議（比只換模型更有效）
1. 路由分層
- 簡單判斷、DOM 摘要 → Flash／DeepSeek Flash
- 關鍵決策、複雜表單 → 升級 Sonnet／較強檔
2. 聚合後備
- OpenRouter：一鍵切免費／平價模型做 A/B 測試
- Groq：跑開源模型延遲極低，適合 Agent 緊密回圈
3. 免費額度打底
- Google AI Studio 長上下文免費層
- Groq／OpenRouter 免費模型
- GitHub Models
適合開發期把瀏覽器迴圈跑通再上正式付費 key。
4. 本地優先隱私頁
- 登入態、個資表單 → 本機 7B–8B
- 公開網頁爬梳 → 雲端 Flash
帳單與風險雙重可控。
實務注意事項
- 帳單放大器：瀏覽器 Agent 的成本常被「多輪 tool + 截圖／HTML」放大，選模型時看 每百萬 token 輸出價 + 延遲，比只看榜單分數重要。
- 格式相容性：工具呼叫格式（JSON／function calling）必須與你的框架（Browser Use、Stagehand、自架 MCP）實測過；便宜但 format 不穩會反而重試燒更多。
- 避免過度配置：GPT-5.6 若主打子 Agent 並行等能力，輕量瀏覽不一定需要；多數點擊—讀取—填寫流程，Flash／Sonnet／DeepSeek 中端已足夠。
一句話結論
要比 GPT-5.6 更省又適合瀏覽器 Agent——高頻用 Gemini 3.5 Flash，穩健日常用 Claude Sonnet 5，極致 CP 值用 DeepSeek V4，原型與隱私用本機 7B–8B + Browser Use。依流量再做「便宜模型路由 + 關鍵步升級」即可把成本壓到明顯低於滿血 GPT-5.6。