如需选择 Adaptive，可在会话中运行 /model adaptive，在启动时传入 --model adaptive，或在 ~/.config/devin/config.json (Windows 上为 %APPDATA%\devin\config.json) 中将其设为默认模型：
{
"agent": {
"model": "adaptive"
}
}
/model 从 Adaptive 切换到某个特定模型。
自适应是一种智能模型路由器，会自动为每项任务选择最合适的 AI 模型。你无需再手动在数十种模型之间做选择；自适应会分析你的提示，并将其路由到最能提供最佳结果的模型。
当你选择 Adaptive 时，Devin 会评估每个请求，并动态选择合适的底层模型。简单任务会被分配给快速高效的模型，复杂任务则会分配给能力更强的模型。
这意味着，你可以为每个提示获得恰到好处的智能水平，而不必在日常工作中为高级模型花费过多。Adaptive 会避免不必要地使用昂贵模型，从而让你的用量额度更持久。
对于大多数用户来说，Adaptive 是最佳默认选项。
无论某个请求选择的是哪个底层模型，Adaptive 都会按固定的单令牌费率扣减你的配额。目前，Adaptive 模型按限时优惠费率消耗配额和超额用量 (截至 2026 年 7 月 7 日) 。| 令牌类型 | 每 100 万令牌成本 |
|---|
| 输入令牌 | $0.50 |
| 输出令牌 | $2.00 |
| 缓存读取令牌 | $0.10 |
对于使用 Cognition 平台的客户，Adaptive 用量以 ACUs (Agent Compute Units) 计量。ACU 消耗会随着所用令牌数以及路由器为每个请求选择的模型而变化。
对于采用基于 Credits 计费的 Enterprise 客户，Adaptive 使用按令牌浮动的 Credit 定价。每个请求消耗的 Credits 取决于实际使用的令牌数，以及 Adaptive 根据你的 Credit 费率为该请求选择的模型。这意味着，更便宜的模型每个请求消耗的 Credits 更少，而 Adaptive 的路由也会自然偏向成本效率更高的选择——因此，与始终选择高级模型相比，你的 Credit 池能维持更久。
- 让你的提示尽量具体。 清晰、明确的指示有助于 Adaptive 路由到合适的模型，并减少不必要的令牌用量。
- 利用提示缓存。 在一次对话的多轮交互中保持使用同一模型即可启用缓存，从而显著降低输入令牌成本。Adaptive 在路由时也会考虑这一点。
- 将 Adaptive 设为默认选项。 对于大多数工作流程，Adaptive 都是最佳起点。只有在你有明确理由时，才切换到特定模型——例如，当你需要某个特定模型的推理能力来处理复杂任务时。
