實測! AI 智能體在如何燒光你的錢？

隨著AI智能體在代碼、辦公場景里的不斷滲透，其成本問題也越來越被關注到。

日前，斯坦福、麻省理工、密歇根大學等機構的研究者，共同發出了題為《AI智能體如何花你的錢？——分析與預測智能體編碼任務中的Token消耗》的一篇論文，對智能體編碼任務的Token消耗模式，做了首次系統性量化分析。

AI智能體的Token消耗都去了哪里？哪些模型的Token效率更高？能否在任務執行前預測其Token使用量？

針對這些問題，研究小組的實驗結論有些驚人！

在SWE-bench Verified上的實測顯示，智能體編碼任務的Token消耗，是普通代碼對話的1000倍以上，單任務平均成本高達1.857美元。

更出人意料的是，成本的隨機性極強：同一任務的不同運行，Token消耗差異最高可達30倍；人類專家評估的任務難度，與實際Token成本幾乎無關，相關系數僅0.15。

模型之間的效率鴻溝也被徹底暴露：Kimi-K2和Claude-Sonnet-4.5，平均比GPT-5多消耗150萬Token。

而最反常識的發現是，成本的“大頭”并非模型輸出，而是輸入Token，占總消耗的99%以上，對話歷史與工具調用才是真正的“燒錢元兇”。

更諷刺的是，所有前沿模型都系統性低估了自身Token消耗，預測與實際的相關系數最高僅0.39，完全無法為成本控制提供可靠參考。

這些結論，打破了“投入越多、效果越好”的行業迷信，也為AI智能體的商業化落地敲響了警鐘——在追逐更強能力的同時，Token效率正在成為決定智能體能否規模化應用的關鍵門檻。

以下為論文全文——

《AI智能體如何花你的錢？——分析與預測智能體編碼任務中的Token消耗》

AI智能體在復雜人類工作流程中的廣泛普及，正推動大語言模型的令牌消耗量急劇攀升。

當智能體被用于高 token 消耗任務時，三個核心問題隨之產生：（1）AI智能體的token主要消耗在哪些環節？（2）哪類模型的token使用效率更高？（3）智能體能否在任務開始前，預判自身的token使用量？

本文針對智能體編碼任務的token消耗規律，開展了首次系統性研究。

本次研究基于SWE-bench Verified數據集，分析八款前沿大語言模型的完整運行軌跡，測試模型在執行任務前，預估自身token成本的能力。主要研究結論如下：

第一，智能體任務的消耗成本極高，token使用量是代碼推理、代碼對話任務的1000倍以上，整體成本主要由輸入token主導，而非輸出token；

第二，token使用量波動極大且具備天然隨機性，同一任務的不同運行流程，token消耗差距最高可達30倍。

同時，token消耗越高，任務準確率未必越高，準確率往往在中等成本區間達到峰值，高額消耗下反而趨于飽和；

第三，不同模型的token效率差距顯著，在相同任務中，Kimi-K2與Claude-Sonnet-4.5的平均token消耗量，比GPT-5多出150萬枚以上；

第四，人工專家評定的任務難度，與智能體實際token消耗關聯性極弱，充分說明人類感知的任務復雜度，和模型實際投入的計算成本存在本質斷層；

第五，現階段前沿模型無法精準預判自身token消耗，預測值與實際值僅為弱至中等相關，相關系數最高僅0.39，且所有模型都會系統性低估真實消耗。

本研究為AI智能體的成本經濟學提供全新參考，也將推動該領域的后續深入探索。論文全部代碼與實驗數據已上傳至項目官網。

1 引言

編碼智能體是一類自主運行系統，可自主讀取代碼倉庫、分析問題、調用工具，并在極少人工干預的前提下輸出解決方案。

編碼智能體最初僅用于程序開發場景，憑借強大的工具調用能力與長周期任務處理優勢，如今已廣泛應用于編碼之外的各類領域。

盡管編碼智能體大幅提升工作效率，但其計費模式長期飽受詬病，核心問題集中在兩點：一是價格不透明，用戶只有任務結束后才能知曉最終花費；二是結果無保障，即便任務執行失敗，用戶依舊需要為全程token消耗付費。

兩大痛點最終指向同一個核心命題：能否在任務執行前，提前預判token消耗總量？若實現前置預估，用戶可清晰掌握潛在成本、按需選擇模型；服務廠商也能設計分層定價方案，設置預算上限，針對高額消耗任務及時發出預警。

依托現有研究基礎，本文完成業內首個聚焦AI智能體token消耗的系統性調研，補充多智能體系統token分布、推理模型定價機制的相關研究空白。

實驗基于OpenHands智能體框架與SWE-bench-Verified數據集，采集八款主流大模型的完整運行數據，總結出五大核心發現。

其一，智能體編碼任務的消耗量級遠超常規對話與推理任務，即便開啟token緩存機制，輸入token依舊是核心成本來源，與現有編碼類任務的資源分配研究結論一致；

其二，token使用存在極強隨機性，復雜任務平均消耗更高，但同一任務的多次運行之間，消耗差距最高可達30倍；

其三，高消耗不等于高準確率，性能往往在中等成本區間最優，過度消耗token本質是無效探索，而非深度推理；

其四，模型效率分化嚴重，同款任務下，Kimi-K2、Claude Sonnet-4.5的資源消耗遠高于GPT-5，該差異源于模型自身行為邏輯，與任務難度無關；

其五，人工標注的任務難度無法匹配模型實際消耗，人類視角的難易程度，不能作為評判智能體計算成本的依據。

以上結論，充分體現了智能體任務token消耗的長尾特征，也印證了上下文加載是成本管控的核心關鍵。

基于上述觀測結果，本文進一步探究智能體的前置成本預估能力，明確智能體token消耗預測任務的定義：要求智能體依托全部可用工具與運行環境，提前估算輸入、輸出token用量。

本研究不依賴靜態預測工具與人工特征標注，完全由智能體自主感知環境、完成成本測算。

實驗結果顯示，模型只能粗略預判token消耗的整體趨勢，精準預測能力普遍薄弱。

整體來看，輸出token比輸入token更容易預估，根源在于上下文構建、信息檢索、工具探索等行為，會帶來大量不可控的消耗變量。

與此同時，所有模型均會天然低估實際token用量，即便是頂級前沿模型，也難以完成精準的成本預判。

雖然單任務的精準預估暫無法實現，但模型的自我預判，可有效區分任務相對成本高低。

這意味著，智能體自主預估能夠為高額消耗任務提供前置預算預警，在不追求極致精度的前提下，有效提升定價透明度。

本文核心研究貢獻如下：

1. 開展業內首個大規模智能體編碼任務token消耗實證研究，開源全部實驗運行數據，支撐后續學術研究；

2. 拆解智能體token消耗的底層規律，為智能體定價設計、模型迭代優化提供現實依據；

3. 定義智能體前置token消耗預測任務，完成多類前沿模型基準測試，指出當前模型在資源預判能力上的核心短板。

綜上，本次實證研究與預測實驗，清晰拆解了智能體編碼任務的token消耗去向與前置預判邊界，為構建更透明、貼合用戶需求的智能體定價體系，提供了切實可行的優化方向。

2 數據與研究方法

本研究采用OpenHands作為基礎智能體框架，以SWE-Bench-Verified為測試基準數據集。該數據集收錄真實GitHub線上問題案例，配套完整代碼倉庫與測試腳本，貼合實際開發場景。

實驗選取八款主流大模型開展對照測試，分別為：Claude Sonnet-3.7、Sonnet-4、Sonnet-4.5、GPT-5、GPT-5.2、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Kimi-K2、Gemini-3-Pro。

所選模型覆蓋不同技術架構、訓練范式與部署模式，兼顧編碼能力與運行穩定性，保障實驗結論的普適性。

本次實驗聚焦全流程問題解決的完整token消耗：僅提供初始任務描述，全程無人工干預，由大模型智能體自主完成環境交互與任務閉環。

單條測試任務分為多輪交互，每一輪中，模型基于歷史提示內容生成回復，同步完成工具調用與指令執行。所有歷史對話記錄、提示文本與生成內容，會完整保留并帶入下一輪交互。

為精準拆解模型行為與成本關聯，本研究提取多維度精細化指標，包括各類令牌用量、實際計費成本、操作行為類型等。

通過解析智能體結構化JSON輸出數據，結合每一輪交互的用量日志，完整還原模型操作邏輯與資源消耗細節。所有token相關數據，均采用單任務四次獨立運行的平均值，規避偶然誤差。

實驗采集完整運行軌跡、推理日志、中間輸出結果、評估數據與元數據，全方位分析智能體行為特征與成本變化規律。

3 智能體token消耗整體規律

本章聚焦智能體編碼任務的核心消耗特征，橫向對比智能體編碼、代碼對話、代碼推理三類任務的消耗差異；縱向分析不同任務、多次運行之間的token波動關系，驗證高成本與任務完成率的關聯；最終驗證人工難度評級與模型實際消耗的匹配度。

智能體任務消耗成本極高，輸入token主導AI智能體成本

橫向對比三類編碼相關任務后發現：智能體編碼任務的平均token用量，是單輪代碼推理任務的3500倍、多輪代碼對話任務的1200倍。

巨大差距的核心誘因，是輸入token的指數級增長。智能體工作流需要整合多渠道信息，重復加載同一上下文內容，即便開啟token緩存機制，輸入輸出token比例依舊嚴重失衡，整體成本居高不下。

該結果證明，智能體任務的運行邏輯與傳統對話、推理任務存在本質差異，也進一步凸顯了開展智能體專屬token消耗研究的必要性。

token消耗在不同任務與多次運行中波動劇烈

不同任務的token消耗是否存在固定規律？同一任務重復運行時，智能體的資源消耗是否趨于穩定？

實驗統計不同任務的平均消耗數據，以及同一任務多次運行的波動情況。結果顯示，不同任務之間的消耗差距懸殊，token最高的任務，比最低任務多出約700萬枚token。

高消耗任務的運行波動幅度更大，代表復雜場景下，智能體的行為穩定性會大幅下降。

針對同一任務的多次對照測試發現，單任務最高消耗與最低消耗的成本比值接近兩倍。

即便任務內容完全一致，智能體的token使用量依舊存在巨大偏差。

綜合來看，任務差異、重復運行帶來的雙重波動，讓token消耗預測與智能體定價，成為一項極具挑戰性的難題。

token消耗越高，任務成功率未必越高

基于巨大的消耗波動，學界普遍存在固有認知：token投入越多，任務表現越好。本文從單任務、多輪運行兩個維度，驗證這一猜想。

從任務維度來看，輸入token消耗越高的任務，整體準確率反而越低，該規律在所有測試模型中保持一致。

直觀解釋為：高難度問題本身邏輯更復雜，自然需要消耗更多資源，輸出token數據也呈現相同趨勢。

針對同一任務的多次重復測試，將四次運行按成本劃分為最低成本、中低成本、中高成本、最高成本四個等級。

數據顯示，從最低成本到中低成本區間，任務準確率小幅提升；但進入中高、最高成本區間后，性能不再增長，完全進入飽和狀態。

這種非單調變化規律，與近期測試算力反向衰減的研究結論相互印證：額外的推理步驟、冗長的思維鏈路，無法穩定提升準確率，反而容易引入無效干擾、錯誤關聯與低效循環。

在長周期、集成化智能體系統中，算力投入與任務效果的制衡關系早已被證實，本次研究進一步佐證：單純增加token消耗，無法有效提升模型執行性能。

圍繞高消耗、低成效的運行特征，本文深入分析文件查看、重復編輯等行為規律。數據表明，高成本運行流程中，重復查看、反復修改同一文件的行為頻次大幅上升。

大量高額但失敗的任務，普遍存在無意義的反復文件操作與重復編輯行為，冗余交互不斷拉長上下文長度、透支token資源，卻無法推進問題解決。

并非所有高消耗運行都存在冗余行為，但這一特征，從行為層面切實解釋了前文準確率與成本反向掛鉤的核心現象。

人工評定的任務難度，無法有效預判智能體token消耗

不同開發任務，需要工程師投入的時間與精力截然不同。

SWE-bench-Verified數據集依據專業開發者的排障耗時，劃分四級難度：「15分鐘以內」「15分鐘至1小時」「1至4小時」「4小時以上」。

由于「4小時以上」樣本僅3條，本文將其與「1至4小時」合并，統一歸類為「1小時以上」難度組別。

人類主觀判定的任務難度，能否精準預判智能體token用量？

數據分布對比結果顯示，資源消耗會隨任務難度提升略有上漲，但二者無線性關聯。

人類難度評級與token消耗僅存在微弱的等級相關性，肯德爾等級相關系數為0.32，兩類數據高度重疊：6.7%的簡易任務，消耗高于高難度任務平均值；11.1%的高難度任務，消耗低于簡易任務平均值。

這類特殊案例充分說明，人類認知的復雜度，和模型的任務理解邏輯完全脫節。

人類眼中的簡單任務，往往需要模型開展海量推理、信息檢索與工具交互；部分公認的高難度問題，模型可依托預訓練知識與檢索策略高效解決。

綜上，人工標注的難度等級，不能作為評估智能體資源投入的有效依據。

4 哪類模型具備更高的token使用效率

智能體token消耗的爆發式增長，讓大規模部署編碼智能體的企業與機構，面臨緊迫的成本管控壓力，選擇兼顧性能與性價比的高效模型，成為行業剛需。

本章橫向對比八款前沿模型的準確率與成本制衡關系，全面評估不同模型的令牌使用效率。

模型間的準確率與成本差異

為厘清模型效率差距，本文系統分析任務準確率與token消耗的制衡關系。

數據顯示，token預算更高的模型，整體準確率略有優勢，但不同模型的成本控制能力天差地別。

GPT-5、GPT-5.2 以低消耗實現高準確率，綜合表現均衡；Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4、Qwen3-Coder-480B 長期處于高消耗區間；Kimi-K2 表現異常，同時坐擁最高消耗與最低準確率。

區分任務結果進一步測試發現：理想狀態下，高性能模型處理通用簡單任務應更節省資源，面對無解難題可提前終止運行，減少無效消耗。

但實驗結果完全相反，無論任務最終成功或失敗，各模型的token消耗排名固定不變。

這證明，消耗差異并非由任務難度導致，同一任務對不同模型天然存在成本鴻溝，本質是模型自身的行為特性，而非問題本身屬性決定。

與此同時，所有模型在失敗任務中的消耗，普遍高于成功任務，但增幅差距極大。

GPT-5、GPT-5.2 消耗增量不足50萬枚token，漲幅溫和；Kimi-K2 增量接近200萬枚。

核心原因在于，當前模型普遍缺乏無解任務識別機制，無法及時終止無效運行，只能反復檢索上下文、重試操作、循環探索，在無進展的流程中持續累積成本。

無效消耗的規模因模型而異，證明效率差距是模型的固有系統性缺陷，且會在任務失敗時進一步放大。

模型精細化操作行為差異

結合模型整體的準確率、效率差距，本文拆解精細化操作行為，深挖差距成因，重點分析文件查看與文件修改兩類核心交互動作。

高效模型（GPT-5、GPT-5.2）的文件查看、編輯操作頻次更低，重復操作占比極少；
高消耗模型（Qwen3-Coder-480B、Claude Sonnet 4、Kimi-K2）交互行為繁瑣，近半數操作是重復調取、修改同一文件，探索行為冗余、交互邏輯低效。

綜上，模型資源利用效率，不僅取決于操作總數量，更取決于每一步操作的執行質量與有效程度。

5 不同階段與輪次下的token成本變化規律

長周期智能體任務的執行鏈路復雜冗長，多輪交互持續累積上下文內容，交替執行各類操作，反復讀寫同一文件。

在計費規則層面，大模型廠商對不同類型token實行差異化定價，即便總token數量相同，因消耗節點、token類型不同，最終實際花費差距巨大。

本章以 Claude Sonnet-4.5 為案例，拆解智能體成本黑箱，量化各類token的消耗占比與實際計費標準。

5.1 實驗設置

主流商業大模型采用分級定價：輸出token單價最高，需模型逐字生成；常規輸入token定價中等，用于全新指令處理；緩存輸入token價格最低，重復讀取歷史上下文可享受大額折扣。

以Anthropic為代表的平臺，將緩存服務細分緩存創建、緩存讀取兩類計費項。緩存創建指將全新上下文錄入緩存留存復用；緩存讀取指后續調取歷史緩存內容。

該規則對智能體任務影響深遠，長周期運行會持續疊加文本內容，若無緩存機制，每一輪交互都需要重復處理歷史信息，成本將徹底失控。

本次研究從兩大維度拆解成本：

一是階段維度，將完整解題流程劃分為環境部署、信息探索、問題修復、結果驗證、收尾總結五大階段，對比各階段token用量與費用差異；

二是輪次維度，逐輪追蹤單條任務鏈路，拆分每一輪的token類型占比，定位不同階段的核心消耗項。

實驗統一采用 Claude Sonnet-4.5，接口將成本分為四類獨立計價：非緩存輸入、模型輸出、緩存創建、緩存讀取，緩存創建費用統一按照五分鐘有效期標準計算。

5.2 任務階段的token消耗特征

結合智能體實際功能行為，劃分五大語義階段，各階段輪次占比清晰明確：問題修復、信息探索為核心環節，合計占比約三分之二；剩余三分之一由環境部署、結果驗證、收尾總結構成。

匯總500項測試任務數據后發現：緩存讀取token，無論是數量還是費用貢獻，均為全流程最高。

所有階段中，緩存輸入token消耗遙遙領先，體現了歷史上下文循環復用的核心特征；非緩存輸入與緩存創建消耗趨勢同步，新增內容會即時錄入緩存；輸出token僅在環境部署階段偏高，集中用于前期任務規劃。

實際費用數據進一步驗證，緩存讀取是全流程第一成本來源。

雖然單枚輸出token的定價約為緩存讀取token的80倍，但海量累積的緩存讀取用量，最終總成本遠超高價輸出token，凸顯了上下文反復復用帶來的隱性成本壓力。

5.3 單輪運行的成本動態變化

選取典型任務鏈路逐輪分析后發現：緩存讀取成本會隨任務推進穩步遞增，形成穩定基礎消耗；單輪總成本波動劇烈，費用峰值集中在新增上下文的關鍵操作，包括倉庫檢索、文件新建、測試運行、最終總結等。

簡單來說，復用歷史緩存的成本穩定可預測；真正拉高單輪費用的，是智能體每一輪主動新增的上下文內容。

不同階段的成本結構與功能定位高度匹配：部署階段以規劃推理為主，輸出token為核心消耗；探索階段大量讀取代碼文件，輸入token成為成本主力；修復、驗證、收尾階段，輸出token用于腳本編寫與代碼修改，輸入token主要消耗在測試日志讀取。

不同操作行為對應完全不同的成本類型：文件查看、測試運行、環境清理等工具調用，會大幅推高非緩存輸入成本；任務規劃、腳本編寫、總結輸出等創作類行為，以高成本輸出token消耗為主。

6 任務執行前的智能體token消耗預測

前文研究揭示了當前智能體計費模式的核心矛盾：任務消耗差異極大，高成本無法穩定換取優質結果。

用戶無法提前預判費用，常為失敗任務支付高額賬單；廠商缺乏前置成本管控手段，定價方案難以兼顧穩定性與用戶預期，預算限制、超額攔截等功能也無法落地。

精準的前置成本預估，可同時解決用戶與廠商的雙向痛點。

本章正式定義智能體token消耗預測任務，實證測試智能體的自我預估能力。研究聚焦自主預測模式，由執行任務的同款編碼智能體，自行估算資源用量。

自主預估是自主智能體的核心基礎能力，具備自我行為預判、資源測算的模型，才能合理規劃流程、管控預算、判斷任務價值、及時終止無效操作。

成本預估也是模型自我行為建模的具象體現，可量化落地。同時，自主預測具備兩大實用優勢：執行智能體掌握完整任務信息，預判依據更充分；無需額外搭建預測模型與運維體系，可直接適配現有系統。

實驗設置

直接依托編碼智能體完成自我消耗預估，保留全部工具調用與環境交互權限。

智能體可提前檢索倉庫結構、運行基礎指令、梳理執行路徑，僅輸出量化的token預估結果，不執行問題修復，邏輯等同于開發者正式開發前的工作量評估。

參考模型自反饋、自校準相關研究，設計精細化提示詞，引導智能體拆分任務流程，分別預估輸入令牌、輸出token與總成本，附帶標準示例統一輸出格式。

受預算限制，每款模型在500項測試任務中，各完成三輪獨立預測。

采用皮爾遜相關系數，衡量預估值與實際值的匹配程度，以預測成本與實際任務成本的比值，計算預測環節的額外開銷。

實驗結果

八款模型的預測數據顯示：所有模型的自我預估能力普遍有限，預估結果與實際消耗僅呈弱相關。

Claude Sonnet 系列迭代優化明顯，Sonnet 4.5 的輸出令牌預測相關性最高，達到0.39；GPT、Kimi、通義千問編碼模型處于相近弱相關區間；Gemini-3-Pro 整體預測能力墊底。

受長周期任務上下文持續擴容影響，輸入token的預估難度遠高于輸出令牌。

Kimi-K2 是唯一特例，輸入token預測相關性達0.38，證明該模型對上下文擴容的敏感度相對更高。

整體而言，模型僅能粗略預判消耗趨勢，無法實現單任務精準量化預估。

預測環節的額外開銷

token令牌預估本身會多數模型的預估消耗低于正式任務的一半，但開銷與預測精度無正向關聯。

Sonnet 3.7、Sonnet 4 的預測開銷遠超實際任務，卻未提升預估精度；Sonnet 4.5 以極低開銷，拿下系列最高預測相關性；GPT-5.2 將預估開銷壓縮至6%以內，同時維持中等預判水平。

數據證明，在合理控制算力消耗的前提下，模型預測精度仍有極大優化空間。

模型普遍低估自身token需求

相關系數僅能體現數據關聯強度，無法反映偏差方向。

預估值與真實值的對比結果顯示：所有測試模型都會系統性低估token消耗，輸入token的低估問題最為嚴重，即便實際消耗達到數百萬量級，模型預估結果依舊嚴重偏低，無示例對照實驗也驗證了該偏差的普遍性。

綜上，當前技術條件下，智能體前置成本預估存在本質難點。

預測結果雖優于隨機猜測，但精度不足，無法支撐單任務精準計費；同時，自我預估會帶來額外延遲與算力開銷，探索型模型尤為明顯，難以適配實時交互、時效敏感的落地場景。

現階段，自我預測僅可作為成本高低的粗略參考，想要實現高精度、低成本、可落地的前置預估，仍是亟待突破的行業難題。

7 討論

本文完成業內首次AI智能體token消耗全維度系統性分析，實證測試前沿模型的前置成本預估能力。

本章梳理研究核心局限，闡述研究結論對智能體系統設計、定價機制優化的參考價值。

研究局限性

本次實驗覆蓋八款主流前沿模型，樣本范圍優于同類研究，但無法涵蓋全部智能體生態。

完整運行軌跡的采集與分析需要極高算力成本，一定程度限制了模型測試數量。

本次實驗觀測到的核心規律，在所有模型中高度統一，后續可拓展更多模型架構與智能體設計方案，進一步驗證結論普適性。

研究已開源完整實驗流程，可供后續研究復現與二次拓展。

用戶定價透明化

任務執行前的精準token預估，是提升定價透明度、增強用戶信任的核心前提。

理想狀態下，智能體系統應提前告知用戶任務預期花費，輔助理性決策。

當前大模型的單點精準預估能力不足，無法實現費用精確測算。

但依托本次研究結論，智能體可完成低成本粗略預判，快速識別高消耗、高風險任務。

即便沒有精準數值，該預判能力也可支撐平臺上線費用預警、二次確認、低成本備選模式等功能，從源頭管控超額消耗。

智能體定價策略

定價設計是智能體服務商的核心發展難題。
ChatGPT 等通用產品可依托訂閱制穩定盈利，核心原因是普通用戶的token消耗可控、可預測。

但智能體任務徹底打破這一邏輯，多步推理、高頻工具調用，會讓簡單任務產生巨額消耗。
智能體運行軌跡具備天然隨機性，輸入token消耗波動劇烈，純固定定價模式難以落地。

在前置預估技術成熟前，按量計費仍是最可行的商業化方案。

同時，可搭配預算約束型工具調用策略，緩解成本波動問題。長遠來看，兼顧廠商盈利與用戶預期的新型定價體系，是未來核心研究方向。

8 結論

隨著智能體技術規模化落地，token消耗持續高速增長，任務前置成本預判，已成為搭建透明、可持續AI智能體定價體系的核心環節。

本文圍繞智能體token消耗開展系統性調研，全面評估前沿模型的自我成本預估能力。

研究證實，智能體任務的token消耗邏輯復雜多變，受模型行為、交互模式、任務流程多重影響；現階段，即便是頂級大模型，也無法精準預判執行消耗。

本次研究深度拆解智能體成本消耗規律與行為特征，為優化模型可控性、完善計費規則提供全新理論支撐，也將推動行業開展更多關于智能體成本管控、透明化定價的深度研究。