diff --git a/src/assets/blog-ai-finance-agent-cost-audit-hero.png b/src/assets/blog-ai-finance-agent-cost-audit-hero.png
new file mode 100644
index 0000000..8458c0f
Binary files /dev/null and b/src/assets/blog-ai-finance-agent-cost-audit-hero.png differ
diff --git a/src/content/blog/cn/ai-finance-agent-cost-audit.md b/src/content/blog/cn/ai-finance-agent-cost-audit.md
new file mode 100644
index 0000000..4ee9de8
--- /dev/null
+++ b/src/content/blog/cn/ai-finance-agent-cost-audit.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+---
+title: '你的 AI 金融 Agent 一天烧 200 块，130 块是浪费——一份账单审计'
+description: '一次基于 QVeris 的金融数据调用账单审计，拆解 AI 金融 Agent 在多供应商 API、重复查询和空返回中的隐性成本。'
+pubDate: 'Jun 03 2026'
+heroImage: '../../../assets/blog-ai-finance-agent-cost-audit-hero.png'
+category: 'Product'
+author: 'QVeris Team'
+tags: ['金融 Agent', '数据工具', '成本优化', 'QVeris']
+translationKey: 'ai-finance-agent-cost-audit'
+---
+
+两周前我翻了一遍团队 AI agent 的 API 账单。
+
+翻完之后我喝了杯冰水才冷静下来。
+
+一个还在内测的金融研报 agent，每天调接口大概 200 次，月费 6000 多块。行情、财务、资金流向、基本面分析……接了 4 家供应商，每家一个 Key，每 Key 一个计价模型。
+
+6000 块一个月。我认识三个量化团队，数据层都烧掉了一个实习生的工资。
+
+但真正让我绷不住的是：这 6000 块里，至少 4000 块是重复查询和冗余覆盖。同一只赛力斯，三个供应商都调了行情——不是我要调三次，是 agent 不知道该调哪个。
+
+今天就把这笔账拆开。
+
+## 账单拆解：你的 agent 到底在给谁交钱
+
+一个典型问题：“赛力斯最近怎么样？能不能买？”agent 至少调 5 个接口：实时行情、历史日线、利润表、资产负债表、资金流向。
+
+5 个接口本身不贵。贵的是**你用几个供应商来凑齐这 5 个接口**。所有我见过的自建 agent 都这么拼：
+
+| 数据类型 | 供应商 | 月费（约） | 调用单价 |
+|-|-|-|-|
+| 实时行情 | A 供应商 | $79 | $0.02/次 |
+| 历史日线 | B 供应商 | $49 | $0.01/次 |
+| 财务数据 | C 供应商 | $129 | $0.05/次 |
+| 资金流向 | D 供应商 | $99 | $0.03/次 |
+
+**月费最低 $356，约 2600 块。** 盯 10 只票，月费破万。盯 50 只，数据层能干到 4.6 万。
+
+## 实测：QVeris 调一圈花了多少
+
+说干就干。直接用 QVeris，选争议最大的票——赛力斯（601127），新能源车明星。一个月跌了约 9.2%，其中一次 6% 的假反弹。
+
+我用**三个供应商**调行情、财务、资金流向，看多源覆盖的成本。
+
+### 实时行情：三个源，3 credits
+
+- **cn_financial_pro**：79.09 元，跌 2.61%，成交额 15.1 亿 —— 194ms，1 credit
+- **hangseng_polysource**：79.05 元，跌 2.66%，成交额 15.13 亿 —— 2.3s，1 credit
+- **caidazi**：行情快照 —— 1 credit
+
+hangseng 多返回了五档买卖盘——买一 79.03 挂 14 手，卖一 79.05 挂 156 手。
+
+**挂单差超 10 倍，卖压巨大。**
+
+agent 只调一个源看不到这个。
+
+### 历史走势 + 财务：约 19 credits
+
+cn_financial_pro 拉回 21 个交易日、272 个数据点：5 月 6 日开盘 87 → 跌至 85 → V 型反弹至 83（涨 6.14%）→ 跌到 79。追反弹的人全被套。消耗：1 credit。
+
+caidazi 利润表 + 资产负债表：各 7.2 credits——比行情贵不少，但返回完整财务同比。
+
+### 资金流向：空结果，7.2 credits
+
+调 caidazi 资金流向——空。7.2 credits 买了个空 JSON。商业 API 也有这种坑：盘中调盘后才更新的接口，空返回照常计费。
+
+## 算账：花 10 块还是花 1 块
+
+7 个接口，4 类数据，3 个供应商。QVeris 总消耗：**约 28 credits**。
+
+走商业 API 呢？实时行情 $79-199/月，历史日线 $49-99/月，财务三张表 $99-199/月，资金流向 $49-129/月。
+
+**最低月费 $276（约 2000 块），中配 $450+（约 3300 块）。** 按月费走，调 50 次和 500 次一个价——剩下的额度是白烧的沉没成本。
+
+QVeris 按 credit 走。不调不花钱。7 个接口 28 credits——每天一轮完整分析的边际成本，不到一杯美式。
+
+## 三个隐性成本
+
+**一是切换成本。** 三个月前换资金流向供应商，旧 API 格式跟 agent 代码深度耦合。切换花了两个后端一周。一周工时，比三年订阅费还贵。
+
+QVeris 是统一协议层——调一个能力，自动路由到供应商，代码零改动。切换成本从“两个后端一周”变成零。
+
+**二是格式归一化。** cn_financial_pro 和 hangseng 都返回赛力斯行情，字段名完全不同：`latest` vs `latestPrice`，成交额是数字 1512430100 vs 字符串“15.13亿元”。agent 不做归一化——如果归一化逻辑有 bug，“15.13亿元”直接当 15.13 元来算。QVeris 帮你干了这层脏活。
+
+**三是空返回成本。** caidazi 资金流向空结果 7.2 credits。商业 API 每月 8-15% 的调用是空返回或错误码，全算额度。能忍，但每省一个百分点都是钱。
+
+## 怎么用：三段对话
+
+实际体验是这样的——
+
+👤 **“赛力斯最近怎么样？”**
+
+🤖 **“赛力斯最新价 79.05 元，今天跌 2.66%。近一个月从 87 跌到 79，跌幅约 10%。5 月 21 号有过一次 6% 的反弹，后又跌回去了——追高的人大概率被套。”**
+
+👤 **“资金面怎么看？主力进还是出？”**
+
+🤖 **“卖压较重。盘口卖一 79.05 挂 156 手，买一 79.03 仅 14 手——挂单差超 10 倍。换手率 1.22% 偏低。资金流向数据目前在盘后才更新。”**
+
+👤 **“跟茅台比呢？”**
+
+🤖 **“茅台 1287.73，跌 1.49%。市值 1.6 万亿，市净率 6 倍。换手率仅 0.37%，流动性偏冷。”**
+
+💡 3 轮对话数据来自 3 个不同供应商，QVeris 自动路由和归一化。agent 不需要知道数据从哪来。
+
+## 适用边界
+
+这个方案不是万能的。
+
+在高频场景（每秒数百次）下，QVeris 的 credit 模型不一定划算，tick 级直接上 co-location。
+
+另外不是每个接口都能调——刚才资金流向就拉空了。动手前确认品类覆盖。credit 消耗 1-10 浮动，AI 分析类可能到 10。**高频 + 重计算 = 提前算账。**
+
+一句话总结：agent 每天调 50-200 次金融接口，走 QVeris 比独立订 3-4 个商业 API，月费砍到三分之一到一半。省出来的钱够多盯 20 只票。
+
+**QVeris 数据实测** — 本文数据来自 cn_financial_pro、hangseng_polysource、caidazi 等多家供应商，通过 QVeris 能力路由网络实时调取。
+
+QVeris 是 AI agent 的能力路由网络——一个统一协议，发现和调用上万个实时数据工具。
+
+- AI 助手用户：[qveris.ai/plugins](https://qveris.ai/plugins)（30 秒安装插件，发句话就能查数据）
+- 开发者：`npx -y @qverisai/mcp`（IDE 集成）或 `npm install -g @qverisai/cli`（命令行）
+- Agent 构建者：`openclaw plugins install @qverisai/qveris`
+
+官网：[qveris.ai](https://qveris.ai)
+
+---
+
+📐 免责声明：本文为数据工具能力实测，数据截至 2026 年 6 月 3 日盘中。不构成任何投资建议。API 价格估算基于公开信息和行业经验，实际价格请参考各供应商官网。