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一次AI渗透为什么只要1美元Pentest Swarm AI多模型任务路由原理与配置指南【免费下载链接】Pentest-Swarm-AIAutonomous penetration testing using a swarm of AI agents. Orchestrates recon, classification, exploitation, and reporting specialists with ReAct reasoning — supports bug bounty, continuous monitoring, and CTF modes. Built with Go and 7 native security tools.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Pentest-Swarm-AIPentest Swarm AI 是一个开源的 AI 渗透测试蜂群框架数十个 AI 智能体并发执行侦察、分类、利用、报告通过信息素黑板协同工作。很多人第一次跑起来后发现——一次完整渗透的 API 成本大约只有 1 美元。这背后的秘密不是模型便宜而是一套多模型任务路由机制把大量廉价任务交给低价快模型把高难度推理任务交给强推理模型同时用预算帽保证绝不超支。本文带你从零理解这套机制并给出现成的配置方法。为什么多智能体反而便宜先算一笔账一个直觉误区智能体越多token 消耗越多账单应该更贵。但 Pentest Swarm AI 的成本结构恰好相反原因有三任务量级差异巨大。侦察和报告是体力活——解析 nmap 输出、整理发现列表、生成报告token 量大但推理难度低而漏洞分类和利用验证是脑力活——量少但每一步都要求强推理。按任务路由模型。同一个 API Key 下不同角色自动使用不同模型而不是所有 agent 挤在同一个昂贵模型上。预算帽兜底。硬性的美元上限让任何一次运行都不可能跑飞。这套路由逻辑就在蜂群调度器中实现核心函数是 internal/engine/swarm_runner.go 里的togetherModelFor——按 agent 角色选择模型。多模型任务路由每个角色各就各位以 Together AI 的多模型模式为例路由规则非常直白源码见 swarm_runner.goAgent 角色路由到的模型定价每百万 token为什么这么配侦察 报告Llama-3.3-70B约 $0.88进/出同价高并发体力活快且稳分类 利用GLM-5.3-Flash$0.15 输入 / $0.50 输出推理密集型需要接近前沿的利用推理关键设计点批量任务跑在便宜大流量模型上把昂贵的推理预算全部留给分类和利用这两个真正动脑的环节。官方文档 website/docs/providers.md 中的原话是路由让一次典型运行保持甚至低于约 1 美元的单模型基线而不是让成本翻倍。同一套按任务混合的思路也适用于 OpenRouter 网关路由函数为 swarm_runner.go 的openrouterModelFor侦察/报告 →deepseek/deepseek-v4.1-flash$0.28 输入1M 上下文带自动后端回退分类/利用 →z-ai/glm-5.3-flash也就是说网关换一家路由策略自动跟着换你只需换一个 Key。成本是怎么被钉死的定价表 成本计量器 预算帽路由决定用哪个模型而下面三层机制决定花多少钱1. 统一价目表。所有成本估算、报告 ROI 页脚、实时成本表都读自同一张定价表 internal/llm/pricing.go按模型 ID 精确到缓存输入/普通输入/输出三档单价。2. 透明成本计量器。每个 LLM 响应返回的 token 用量都会被一个装饰器拦截并累加实现见 internal/llm/meter.go。整个代码库照常调用统一的 Provider 接口只有工厂知道它其实被装了电表。3. 预算帽--budget。这是1 美元承诺的最后一道保险。多模型混跑时计量器会按混合中所有模型里最贵的那个计价见 swarm_runner.go 的mixtureMeterModel——宁可提前一点点停下也绝不超支。触顶时活动优雅降速仍然会基于已有发现生成报告不会留下半成品。用法pentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider together --swarm --budget 5更多细节见官方文档 website/docs/cost-and-safety.md。三步完成配置一个 Key 驱动整个蜂群好消息是路由是全自动的你只需要做三件事。第一步设置 Key。所有 agent 默认继承同一个编排者配置设一个 Key 全蜂群生效继承逻辑见 internal/llm/factory.goexport PENTESTSWARM_ORCHESTRATOR_API_KEY你的together-key第二步选择 provider。多模型路由是together的一等特性自动配好端点无需逐模型设置pentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider together --swarm不想记参数直接运行pentestswarm run打开交互式 TUI在界面里选 provider、贴 Key、选目标、设预算帽然后一键启动。第三步可选手动覆盖某个 agent。自动路由只作用于未显式配置的角色。想给某个 agent 指定专属模型在 config.example.yaml 基础上配置 per-agent model 即可——显式配置永远优先于自动路由规则说明见 website/docs/providers.md。想要 0 美元本地模型也是完整选项路由机制并不绑定云端。选择 Ollama 或 LM Studio 后蜂群 100% 本地运行无 API Key、无账单、可完全断网air-gapped成本帽对本地 provider 自动失效界面会显示no cost — local modelpentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider ollama --swarm甚至可以用内置漏洞靶场零成本体验全流程pentestswarm scan --lab --lab-target crapi --provider ollama --swarm靶场自动拉起、被攻击、再拆除。总结1 美元背后的完整配方把全文串起来一次渗透 1 美元其实是四个机制叠加的结果机制作用源码/文档位置按角色路由模型体力活给快模型脑力活给强推理模型internal/engine/swarm_runner.go统一价目表三档单价精确计费internal/llm/pricing.go成本计量器每次调用实时累计 token 与美元internal/llm/meter.go预算帽--budget按最贵模型计价宁早不晚触顶仍出报告website/docs/cost-and-safety.md对新手而言最省心的路径是装好 Ollama 先用内置靶场零成本跑通一遍拿到 Together AI 的 Key 后再切--provider together打真实已授权目标配上--budget就可以放心挂机。工具是开源的AGPL-3.0欢迎直接参与但请牢记仅可对已获书面授权的目标使用这是使用本项目的第一前提。【免费下载链接】Pentest-Swarm-AIAutonomous penetration testing using a swarm of AI agents. Orchestrates recon, classification, exploitation, and reporting specialists with ReAct reasoning — supports bug bounty, continuous monitoring, and CTF modes. Built with Go and 7 native security tools.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Pentest-Swarm-AI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 一次AI渗透为什么只要1美元？Pentest Swarm AI多模型任务路由原理与配置指南
一次AI渗透为什么只要1美元Pentest Swarm AI多模型任务路由原理与配置指南【免费下载链接】Pentest-Swarm-AIAutonomous penetration testing using a swarm of AI agents. Orchestrates recon, classification, exploitation, and reporting specialists with ReAct reasoning — supports bug bounty, continuous monitoring, and CTF modes. Built with Go and 7 native security tools.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Pentest-Swarm-AIPentest Swarm AI 是一个开源的 AI 渗透测试蜂群框架数十个 AI 智能体并发执行侦察、分类、利用、报告通过信息素黑板协同工作。很多人第一次跑起来后发现——一次完整渗透的 API 成本大约只有 1 美元。这背后的秘密不是模型便宜而是一套多模型任务路由机制把大量廉价任务交给低价快模型把高难度推理任务交给强推理模型同时用预算帽保证绝不超支。本文带你从零理解这套机制并给出现成的配置方法。为什么多智能体反而便宜先算一笔账一个直觉误区智能体越多token 消耗越多账单应该更贵。但 Pentest Swarm AI 的成本结构恰好相反原因有三任务量级差异巨大。侦察和报告是体力活——解析 nmap 输出、整理发现列表、生成报告token 量大但推理难度低而漏洞分类和利用验证是脑力活——量少但每一步都要求强推理。按任务路由模型。同一个 API Key 下不同角色自动使用不同模型而不是所有 agent 挤在同一个昂贵模型上。预算帽兜底。硬性的美元上限让任何一次运行都不可能跑飞。这套路由逻辑就在蜂群调度器中实现核心函数是 internal/engine/swarm_runner.go 里的togetherModelFor——按 agent 角色选择模型。多模型任务路由每个角色各就各位以 Together AI 的多模型模式为例路由规则非常直白源码见 swarm_runner.goAgent 角色路由到的模型定价每百万 token为什么这么配侦察 报告Llama-3.3-70B约 $0.88进/出同价高并发体力活快且稳分类 利用GLM-5.3-Flash$0.15 输入 / $0.50 输出推理密集型需要接近前沿的利用推理关键设计点批量任务跑在便宜大流量模型上把昂贵的推理预算全部留给分类和利用这两个真正动脑的环节。官方文档 website/docs/providers.md 中的原话是路由让一次典型运行保持甚至低于约 1 美元的单模型基线而不是让成本翻倍。同一套按任务混合的思路也适用于 OpenRouter 网关路由函数为 swarm_runner.go 的openrouterModelFor侦察/报告 →deepseek/deepseek-v4.1-flash$0.28 输入1M 上下文带自动后端回退分类/利用 →z-ai/glm-5.3-flash也就是说网关换一家路由策略自动跟着换你只需换一个 Key。成本是怎么被钉死的定价表 成本计量器 预算帽路由决定用哪个模型而下面三层机制决定花多少钱1. 统一价目表。所有成本估算、报告 ROI 页脚、实时成本表都读自同一张定价表 internal/llm/pricing.go按模型 ID 精确到缓存输入/普通输入/输出三档单价。2. 透明成本计量器。每个 LLM 响应返回的 token 用量都会被一个装饰器拦截并累加实现见 internal/llm/meter.go。整个代码库照常调用统一的 Provider 接口只有工厂知道它其实被装了电表。3. 预算帽--budget。这是1 美元承诺的最后一道保险。多模型混跑时计量器会按混合中所有模型里最贵的那个计价见 swarm_runner.go 的mixtureMeterModel——宁可提前一点点停下也绝不超支。触顶时活动优雅降速仍然会基于已有发现生成报告不会留下半成品。用法pentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider together --swarm --budget 5更多细节见官方文档 website/docs/cost-and-safety.md。三步完成配置一个 Key 驱动整个蜂群好消息是路由是全自动的你只需要做三件事。第一步设置 Key。所有 agent 默认继承同一个编排者配置设一个 Key 全蜂群生效继承逻辑见 internal/llm/factory.goexport PENTESTSWARM_ORCHESTRATOR_API_KEY你的together-key第二步选择 provider。多模型路由是together的一等特性自动配好端点无需逐模型设置pentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider together --swarm不想记参数直接运行pentestswarm run打开交互式 TUI在界面里选 provider、贴 Key、选目标、设预算帽然后一键启动。第三步可选手动覆盖某个 agent。自动路由只作用于未显式配置的角色。想给某个 agent 指定专属模型在 config.example.yaml 基础上配置 per-agent model 即可——显式配置永远优先于自动路由规则说明见 website/docs/providers.md。想要 0 美元本地模型也是完整选项路由机制并不绑定云端。选择 Ollama 或 LM Studio 后蜂群 100% 本地运行无 API Key、无账单、可完全断网air-gapped成本帽对本地 provider 自动失效界面会显示no cost — local modelpentestswarm scan 目标 --scope 目标 --provider ollama --swarm甚至可以用内置漏洞靶场零成本体验全流程pentestswarm scan --lab --lab-target crapi --provider ollama --swarm靶场自动拉起、被攻击、再拆除。总结1 美元背后的完整配方把全文串起来一次渗透 1 美元其实是四个机制叠加的结果机制作用源码/文档位置按角色路由模型体力活给快模型脑力活给强推理模型internal/engine/swarm_runner.go统一价目表三档单价精确计费internal/llm/pricing.go成本计量器每次调用实时累计 token 与美元internal/llm/meter.go预算帽--budget按最贵模型计价宁早不晚触顶仍出报告website/docs/cost-and-safety.md对新手而言最省心的路径是装好 Ollama 先用内置靶场零成本跑通一遍拿到 Together AI 的 Key 后再切--provider together打真实已授权目标配上--budget就可以放心挂机。工具是开源的AGPL-3.0欢迎直接参与但请牢记仅可对已获书面授权的目标使用这是使用本项目的第一前提。【免费下载链接】Pentest-Swarm-AIAutonomous penetration testing using a swarm of AI agents. Orchestrates recon, classification, exploitation, and reporting specialists with ReAct reasoning — supports bug bounty, continuous monitoring, and CTF modes. Built with Go and 7 native security tools.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/Pentest-Swarm-AI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考