OpenRouter 的 AI 销售智能体 Rasp 如何为 5 人销售团队每月省下 600 小时

Rasp 是一个基于 OpenRouter 的 Ori 构建的 AI 销售代理，负责对入站线索进行分类、发送首次接触邮件、撰写通话前简报、起草笔记并更新 CRM。它为 OpenRouter 自己的 5 人销售团队运行。鉴于业务的增长方式，用“淹没”来形容 2026 年的这五个人是恰当的。

过去几个月里，Rasp 为这些疯狂的销售带来了一些禅意。它接管了大部分文书/行政工作，团队现在每月能收回约 600 小时。它让每位代表在相同准备水平下每天多出大约两次通话的空间。它缩短了响应时间，许多线索现在从初次询价到收到回复不到一分钟。交易周期压缩了 34%。而且由于 Ori 的路由层不断换入保持质量的更便宜模型，Rasp 完成所有这些每天只需约 30 美元，低于它所取代的代理每天近 800 美元。

关键结果

• 每月约 600 小时返还给 5 人销售团队。
• 每位代表每天多约 2 次通话，准备水平相同。
• 交易周期加快 34%。
• 成交率提升 2.6 倍。定价变化和市场状况在同一窗口发生，所以并非全部归功于 Rasp。
• 每天总成本约 30 美元，而其前身每天近 800 美元，并且随着 Ori 自动路由到更便宜的模型仍在下降。

Rasp 做什么

• 研究并筛选每一条入站线索，并将非销售问题转至其他地方。
• 发送首次接触邮件，其中 93% 由它自行完成。
• 在每次通话前撰写简报。
• 根据转录起草通话后笔记。
• 在每次通话后填写大部分 CRM 字段。
• 标记边缘情况和任何敏感内容，交由人工审批。

Rasp 不是优秀代表的替代品。它是一辆扫街车，清除道路上的碎片和降低速度的杂物，让我们的销售人员能在畅通的道路上跑得更快。

来自两个早期销售代理的经验教训

Rasp 不是我们的第一个销售代理。两个早期代理 Ace（面向 AE）和 Dove（面向 BDR）处理入站线索、路由以及许多与 Rasp 今天运行的相同工作流。

观察前两个代理教会了我们几个关键教训：

• 所有事情一条管道。每种任务都通过同一流程运行，任务类型作为参数。Dove 和 Ace 教会我们，当每种新任务类型都有自己的代码路径时，系统会变得笨重且更容易漂移。
• 所有功能都有开关，默认关闭。我们以前发布过无法干净关闭的东西。现在一切都可以。
• 从第一天起就记录指标。如果你从未记录，就无法事后衡量影响。本文中的每个数字都存在，因为 Rasp 从一开始就记录。
• Slack 就是界面。团队生活在 Slack 中。仪表板感觉是存储指标的正确地方，但指标最常在工作发生的地方被消费。

这种持续迭代的原则意味着 Rasp 可能不是最终状态——这没关系！

AI 销售代理每次演示节省多少时间

每次演示便宜了 59 分钟

在 Rasp 之前，一次演示需要约 103 分钟的工作才能执行好。代表们会在通话前研究公司，在会议期间和之后写笔记，并在会议结束后立即更新 CRM（好吧，我们希望如此）。

有了 Rasp，同样的工作大约需要 44 分钟。

• 演示前准备从 30 分钟降到 5 分钟。Rasp 在每次通话前写出很棒的简报。
• 演示后笔记从15分钟缩短到2分钟。Rasp根据转录稿起草这些笔记。
• CRM更新从30分钟缩短到7分钟。Rasp填写大部分字段，留出一些空间供销售代表自行决定。

入站线索不再占用一整个人力

在Rasp和Dove之前，整理入站线索并回复它们占用了整整一名销售代表的全部时间（根据每周情况，往往还不止）。这种基本的资源错配导致了一个必然结果：只优先处理最优质的线索。

现在这项工作只占用一名销售代表约25%的时间。Rasp自行发送93%的首次触达邮件，许多线索在联系我们后60秒或更短时间内就收到回复。那7%需要人工协助发送的，是Rasp主动向团队标记的棘手边缘案例。

加起来算一算

在五人团队中，Rasp每月返还约600小时，即每周约140小时（每位客户主管约28小时）。一年下来，大约是7,200小时。

业务发生了什么变化

每位销售代表每天可以多接约两通电话。Rasp从每通电话中减少约一小时的工作：约20分钟的客户研究、15分钟的笔记、5分钟的CRM同步，再加上在它们之间切换的开销。每位客户主管每天可以增加两通电话，并且仍然像以前一样准备充分、精力充沛地出现在每一通电话中。正如我们一位销售代表所说：“Rasp从我手中接走的，是那些单调乏味、永无止境的苦差事。”

同期成交率上升了2.6倍。定价变化和市场状况也发生在同一时间窗口，所以我们不应把所有增长都归功于Rasp。但这种相关性非常显著。

销售代表准备得更充分。更快的回复是最明显的变化，但销售代表在通话前也已经有了写好的简报，有更多时间处理进行中的交易，并且因为不合格的入站线索无需人工介入就被处理掉，他们的销售管道也更干净。

交易成交速度快了34%。

收入随之增长。我们可以将当前销售管道中约57%归因于团队此前不具备的产能。

更干净的数据作为副产品

在Rasp之前，入站线索未经筛选，大量时间花在资格审查和将线索转交给其他部门上。个人邮箱域名和支持类问题落到了销售团队头上，工作临时应付，时间浪费在令人沮丧的琐碎细节上。

现在，录入表单会过滤掉个人域名，并将非销售类问题转至其他部门。而且随着Rasp在整个销售数据语料库中学习，线索优先级排序会随着每一次新对话而不断优化。

Rasp不做什么

有些工作仍然是手动的，因为我们还有更多内容要加入Rasp。

• 跟进和重新激活沉寂交易仍由人工完成，而流失交易检测正在构建中。
• 购买角色和用例现在会流入CRM。更丰富的交易背景字段仍在讨论中，之后才会加入核心分类体系。

有些工作是刻意保持手动的：

• 实际进行通话。
• 在谈判中决定何时施压、何时退让。
• 建立关系。
• 对任何敏感事项的最终批准。

分工很简单——Rasp负责推荐、起草、标记和路由。它从不在没有人工参与的情况下对发送、交易分类或合规问题做出最终决定。关系是人与人之间建立的，智能体本身并不能建立信任。

那么……为什么叫这个名字？

锉刀是一种粗齿文件。你用它来塑造木材或金属，削去材料，留下粗糙的纹理。

对于在公司销售管道上做塑造工作的东西来说，这似乎是个很棒的名字。Rasp 负责起草、分类、标记和路由，把原始的销售素材削整成形。人们再介入进来，打磨木工活，完成作品。

一个 GTM 智能体需要什么：四项要求

许多公司正在为销售和 GTM 团队打造各种版本的 Rasp。我们构建过三个，我们认为这样的智能体必须跨过四道门槛。

1. 易于搭建。Rasp 是一条管道，任务类型作为参数，所有功能都有特性开关，指标从第一天起就记录。为 Rasp 添加新任务只需简单聊一句，无需工程师。
2. Slack 原生。团队从不离开他们已经在用的工具。简报、草稿、标记和指标都落在工作发生的地方。
3. 有影响力。每月为五人团队节省约 600 小时，每位销售每天多打两通电话，大多数入站咨询在一分钟内得到回复。
4. 自动成本优化。这是我们的差异化优势。基于 OpenRouter 的 Ori 构建的智能体（或实习生）会随着时间变得更便宜。实习生之下的路由层会持续寻找保持质量的更便宜模型并无缝替换，智能体和团队无需动一根手指。

例如，Rasp 的直接前身 Ace 和 Dove，每天花费接近 800 美元。Rasp 做同样的工作只需约 30 美元。两个数字都包含工程时间加上智能体产生的常规输出，因此这是对相同范围工作成本的同类比较。在这约 30 美元中，大约 18 美元是 GLM 5.2 的推理费用；其余是工程时间。

我们在 OpenRouter API 上验证了三个更便宜模型的当前定价，它们可以进一步降低 Rasp 的常规成本。

价格截至 2026 年 9 月。

常见问题

AI 销售智能体做什么？

AI 销售智能体把销售相关的行政工作从销售代表身上卸下来。Rasp 研究并筛选入站线索，发送首次接触邮件，撰写通话前简报，根据转录稿起草通话后笔记，并更新 CRM。销售代表负责通话、谈判和建立关系。

AI 销售智能体每天花费多少？

Rasp 每天总花费约 30 美元，包括工程时间。其中约 18 美元是 GLM 5.2 的推理费用，把常规工作转移到 OpenRouter 上更便宜的模型可以将推理费用降至每天约 0.50 美元。

这与 AI SDR 有何不同？

AI SDR 通常专注于外呼拓客。Rasp 支持整个销售团队，涵盖入站分流、通话准备、笔记和 CRM 更新，并在最终发送、交易分类以及任何敏感事项上保留人工介入。

如果你的 GTM 团队可以从更高产能、更高成交率、更快交易周期和更多收入中受益，立即加入 OpenRouter Ori Intern 等候名单。你会纳闷这些季度没有自己的 Rasp 版本是怎么过来的。

来源：OpenRouter 验证的 GTM 报告，2026 年 9 月。模型定价取自 2026 年 9 月的 OpenRouter API。Ace 和 Dove 的成本数据来自内部工程和使用记录。