Toast 1 专门搜证据 让前沿模型少烧 token

Toast 1 是 Mixedbread 在 2026-08-13 左右发布的专用搜索 agent：接过「拆查询 → 取证 → 看源 → 整理上下文」整段循环，把前沿大模型从检索苦力里解放出来。官方宣称搜索质量可对齐或超过 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 一类扫库跑法，同时最高约 10× 更便宜、约 12× 更快；和 Mixedbread Search 搭配最佳，但不强制迁库。

作者：CodePass 技术编辑

为什么要单独一个搜素 agent

前沿模型能做知识工作，但「满仓库乱翻」最贵。Toast 1 以子 agent 身份吃掉搜索环，主模型只拿精炼证据包做推理与最终作答。介绍文里的瀑布追踪示例：约 3 轮、16 次工具调用，几秒级完成就业率对比类查询。

OfficeQA Pro V2 上，他们写 GPT-5.6 Sol + Toast 1（Codex 内子 agent）约 70% 正确、约 $1.15/任务，高于文中引用的 Databricks 发布时 Pareto；同配置无 Toast 仅约 33%。Harvey 律所知识子集上，答案分不变时，token 从 vanilla 约 80.6M 降到 Mixedbread Search 约 47M，再加 Toast 到约 23M（约 3.5× 更少 token）。

价格与接入

发布折扣口径见 Mixedbread 定价页：约 $0.30 / M input、$0.036 / M cached input（cache write 免费）、$0.72 / M output；单次检索查询常见约 $0.016–$0.023，高质量 fusion 约 $0.05–$0.07。接入：Chat Completions、toast-harness、npx skills add mixedbread-ai/skills，以及 OpenCode 集成文档。

适合谁

文档密、要反复取证的财务/法律/研究所 agent，优先试「前沿主脑 + Toast 搜」。纯本地小仓库 grep 未必需要。把它当成检索专用工种，而不是又一个通用聊天模型，选型会清晰很多。