千问办公上线“省钱模式”：1000积分可做322份Word

AI Agent越来越能干，但它干活时花掉的Token，也越来越多。

8月26日晚，企业级Agent千问办公上线标准模式，由Qwen3.8-Flash提供模型支持。按照千问办公公布的内部测试结果，新模式完成单项办公任务的生成速度提升约100%，平均Token消耗减少75%。

千问办公预计，标准模式可以覆盖约95%的日常办公任务，仅有约5%的复杂任务需要调用高级模式。

1000积分能干多少活？

相比模型参数和跑分，普通用户更容易感知的是：一笔积分究竟能完成多少工作。

按照千问办公给出的测算，如果1000积分分别用于单一类型的任务，可以完成约322份Word文档、556份PDF文档、100份PPT、45份Excel表格，或119份HTML数据报告。

这也是千问办公标准模式被理解为“省钱模式”的原因。

过去，让Agent整理一份会议纪要、制作一张表格，也可能默认调用能力更强、成本更高的模型。任务虽然完成了，但就像“开着超跑送文件”，能力没有充分利用，积分却照样快速消耗。

千问办公上线标准模式后，会议纪要、文档整理、常规数据分析和方案撰写等高频任务，可以交给Qwen3.8-Flash处理；真正需要复杂推理、长时间执行的任务，再切换至高级模式。

不过，1000积分具体能够完成多少工作，仍会受到任务难度、文件长度、修改次数以及工具调用频率等因素影响。上述数据来自千问办公内部测算，实际使用结果可能有所差异。

便宜的Token，不一定带来便宜的结果

过去两年，大模型行业经常比较“每百万Token多少钱”。但随着Agent开始独立执行办公任务，单看Token价格已经很难反映产品的真实成本。

原因在于，Agent并不是简单地回答一个问题。

制作一份行业报告，可能需要先拆解任务，再检索资料、阅读文件、调用工具、处理数据，最后生成文档。如果结果不理想，Agent还需要修改方案、补充资料，甚至从中间环节重新执行。

不少模型为了达到可用效果，往往要经过多轮修改和尝试。这些返工都会持续消耗Token。

因此，Token单价低，并不意味着完成任务的成本一定低。如果一个模型每百万Token的价格很便宜，却要反复运行多轮才能交付结果，最终花费可能并不少。

就像同样制作一份报告，一个Agent需要修改十次，另一个Agent一次便能完成。即使前者的Token更便宜，最终的任务成本也可能更高。

真正有价值的指标，不只是“每百万Token多少钱”，而是完成同一项任务需要花费多少Token，结果是否可用，以及用户需要修改多少次。

换句话说，Agent竞争正在从“Token单价”，转向“任务性价比”：谁能用更少的Token，把事情做得更好。

不只是换上一个更便宜的模型

千问办公此次升级，并非简单接入一款成本更低的模型。

据介绍，千问办公团队与Qwen团队针对办公场景进行了联合优化，涉及多步任务规划、工具选择、上下文压缩和任务执行等环节。

过去，大模型与Agent更像两块独立的积木：模型负责理解和生成，Agent负责规划流程、调用工具。两者可以快速组合成产品，但模型并不一定了解Agent如何执行任务，Agent也未必能够最经济地使用模型能力。

千问办公此次尝试对模型和Agent进行双向优化。一方面，Qwen3.8-Flash针对办公任务的执行特点进行调整；另一方面，千问办公也根据模型能力重新设计任务流程，减少无效推理、重复调用和不必要的返工。

这意味着，千问办公要节省的不只是每次模型调用的价格，还包括完成整项任务所需要的调用次数。

按照千问办公公布的数据，标准模式平均Token消耗减少75%，同时单项任务生成速度提升约100%。如果这组数据能够在真实使用中延续，意味着同等积分可以承接更多办公任务，用户等待结果的时间也会相应缩短。

Agent开始计算“单项任务成本”

对企业用户而言，模型拥有多少参数、每百万Token报价多少，并不是最终的采购依据。

企业更关心的是，制作一套PPT需要多少钱，完成一份报告需要多长时间，生成的内容是否能够直接使用，以及一年的AI办公预算能否提前预测。

这也是千问办公将任务划分为标准模式和高级模式的意义：高频、常规的工作不再默认调用“顶配模型”，只有少量复杂任务才使用更高成本的计算资源。

不过，Token消耗减少并不意味着Agent总成本会同比例下降。除模型推理外，Agent执行任务还可能产生搜索、存储、云端运行及第三方工具调用等费用。标准模式能否稳定覆盖95%的日常任务，也需要在更多行业和复杂工作流中验证。

从“模型调用有多便宜”，到“完成一项工作有多划算”，AI办公产品正在重新计算成本账。

对于千问办公而言，1000积分能完成多少份Word、多少套PPT，可能比单纯强调模型参数更容易让用户感知。Agent下一阶段的竞争，也不再只是看谁更聪明，而是谁能花更少的Token，把工作又快又好地交付。