夜雨聆风嗨大家，我是GenAI共生人芋头小宝。
我最近用 Codex + Step 3.7 Flash 做了一个宠物社区 App。
从搭框架，到改 UI，再到来回优化功能页面，小半天的时间，总共花费6 块钱。
先给大家看下App最终的结构和功能页面：
接下来拆解实现流程：
- 主要使用的 Agent 工具和模型是：Codex + step-3.7-flash
Step1: 输入产品需求
提示词：
帮我开发一个遛狗社区app，专门面向养狗人士，大家可以在社区里交流养狗和遛狗心得，或者互帮互助，相约一起遛狗等，支持每天打卡签到，获得积分，分享裂变也可获得大额积分，积分可以加速解锁成长等级也可以用于在狗狗商城里兑换小礼品。
坦率地讲，第一个版本挺糙的。
这也正常，Agent 第一遍先把骨架搭出来，比一开始就追求完美更重要。
接着我就在网上搜一个比较好看的UI风格，截图发给它，让它参考这个样式来调整。
Step2: 优化产品UI
然后它就帮我改成了下面这个样子。
是不是美观多了。
而且比较惊艳我的是，页面里需要的一些图片资源，并不是提前准备的，而是 Agent 接入搜索工具后，由模型根据页面需求自行挑选并填入的。
Step3: Xcode构建iOS应用
基于Xcode构建后的iOS版：
Step4: 美化UI风格和功能页面
同样的操作，截图发给step-3.7-flash，最后调整为文章开头呈现的版本。
说实话，这个需求不算小。
社区交流，遛狗搭子，打卡签到，积分体系，裂变拉新，狗狗商城，这些都要有。
而step-3.7-flash基本上一轮就帮我把项目主体搭得七七八八了，后面我更多是在第一版的基础上进行微调。
而且全部做完，去看账单，才花了6块钱。
真是又好用又便宜了。
基于此，我对step-3.7-flash又做了一次成本对比测试。
回到我们日常打工人的视角，我们使用AI最常用的场景就是制作PPT或者查询信息、整理信息。
所以我选取这两个case来对比测试：
- 国外顶流flash：gemini-3.5-flash
- 国产新秀flash：step-3.7-flash。
模型一、gemini-3.5-flash
任务1. 制作PPT
## 任务目标：请使用 guizang-ppt-skill 制作一份名为《2026 年 AI Agent 行业发展趋势：企业智能化转型的战略新范式》的 PPT ## 基本信息 - 受众：企业负责人、中高层决策者（关注 ROI、降本增效、组织变革）- 时长：20 分钟演讲 - 篇幅：严格控制在 10 页以内 - 风格：高端、简洁、商务、极具科技感 ## PPT 内容大纲（共 10 页） 1. 封面：标题及副标题，展示 2026 年行业前瞻感 2. 核心论点：从 Copilot（助手）向 Agent（自主数字员工）的战略跃迁 3. 市场驱动：展示 2026 年 AI Agent 的市场规模爆发与企业渗透率预测 4. 技术趋势：重点阐述多智能体协同（Multi-Agent Orchestration）及自主决策架构 5. 核心应用：各行业（金融/制造/零售/职能部门）的典型落地场景及预期 ROI 6. 架构演进：从对话框模式向 AI 原生基础设施（AI-Native Infra）的转型逻辑 7. 治理红利：强调安全、可观测性与主权 AI 在规模化中的重要性 8. 风险挑战：分析当前部署中面临的伦理与技术痛点，并提出应对建议 9. 行动路线图：为企业决策者规划从试点（Pilot）到规模化（Scale）的 4 个季度路线图 10. 结语与问答：总结核心价值，留出交流空间 ## 制作要求 - 使用逻辑图表、数据对比，别全用纯文本堆砌 - 语言风格专业、干练，具有权威感 - 视觉上使用深色背景搭配科技青色，重点突出生成效果：
任务2. AI文章查询
/wechat-hot-article-pusher 查找近一月AI相关的低粉爆款文章
总花费：$0.7175 ≈ 4.86元
数据来源于openclacky
模型二、step-3.7-flash
任务1 PPT效果
生成AI文章查询效果：
总花费：≈ 0.83元
两者账单差了将近6倍。
同样flash，也不是每个flash都一样便宜。
除了性价比高以外，我翻了一下官网，发现这个模型还有一个生成速度快的亮点。
最高生成速度可达400 TPS，适合高频、多步骤、反复调用的工作流。
这里的TPS 你可以粗暴理解成，模型吐字的速度，单位时间里能生成多少 token。
Gemini-3.5-Flash 的 TPS 大概在 200 左右，而 Step-3.7-Flash 最高能到 400 TPS，基本就是前者的两倍。
说实话这个特点在企业高实时场景里很有应用价值。
企业里的AI工作流一般都是长链路：
- 一个客服 Agent，收到用户问题后，要先判断意图，再查知识库，再决定要不要调用工具，再组织回复。
- 一个销售助理 Agent，可能要解析客户录音，再基于录音理解意图，再搜索知识库，再组织回复。
这些长链路工作流，叠加个五步十步的AI节点，就把整个体验拖垮了。
设想如果客户发过去一条消息，系统总要磨蹭半天才给出回复，那客户估计早跑没影了。
所以模型的执行效率在这类场景里就非常有价值。
一次调用便宜一点，一轮生成快一点，放到高频、多轮、长期运行的工作流里，最后省下来的不是一点点。
最后，分享我的看法
以前大家聊 Flash，更多是在聊旗舰平替。
但如果放到 Agent 时代再看，真正重要的可能已经不是它是不是平替，
而是它能不能更快、更稳、更省地完成一整条真实任务链路。
而 Step-3.7-Flash 这次给我的感受，恰恰就在这儿。
它真正让我觉得有潜力的，不是某一个单点功能特别炸，而是它把几件对 Agent 很关键的事放到了一起。
多模态、低成本、高效率。
虽然当前做的还不是很完美，但是方向对了，未来就不愁用不起来。
