一位游戏工厂项目的作者发现，他们的一款AI代理“构建者”（Builder）尽管执行的生成任务很少，却产生了高昂的成本。该代理向一个顶级模型发送了大量（78万）token，但只收到了少量（5千）输出，这表明它主要用于输入处理而非复杂的生成。通过重新评估每个代理的工作负载，作者决定根据功能重新分配模型：创意任务保留了强大的模型，而主要执行确定性“管道”任务的代理则被转移到更便宜、更快的替代方案。构建者被转移到一个编码模型，测试者（Tester）和部署者（Deployer）被转移到一个更小的通用模型，同时保留了一个专门的、更昂贵的模型用于图像分析等基于判断的任务。 AI
影响 根据任务复杂性优化AI模型选择，可以显著降低AI驱动应用的运营成本。
排序理由 该条目是对特定项目中AI模型使用和成本优化的个人反思和分析，而非新的发布或行业性事件。
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