连接到 MCP 服务器（例如 GitHub 使用的服务器）会在实际工具执行之前产生显著的每次调用成本。这种开销，在 Claude Opus 4.8 上每调用高达 0.0302 美元，被计为工具定义的输入 token。不同模型之间的成本差异很大，对于相同的工具集，Gemini 3.6 Flash 的成本大约是 Claude Opus 4.8 的十分之一。显式缓存可以减少这种开销，但并非适用于所有工具配置，并且即使是单个工具的更改也可能重新计费整个集合。 AI
影响 开发人员在将工具与 LLM 集成时，必须为显著的每次调用开销进行预算，成本因模型选择而异。
排序理由 对 AI 模型工具开销成本的分析。
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