开发了一个基准测试来衡量 AI 代理每次正确答案的成本,超越了单个模型调用的成本。该基准测试包含三个难度级别的 24 项任务,并使用确定性检查器来评估准确性。Kaggle 上对五个模型的初步结果显示,Gemini 2.5 Flash 是唯一成功完成所有五个简单任务的模型,位居排行榜首位。该基准测试还探讨了路由策略,显示分层路由可以降低成本,但最低准确性阈值对于避免错误至关重要。 AI
影响 该基准测试可以帮助开发人员通过关注每美元的准确性来优化 AI 代理成本,从而可能实现更高效的生产代理。
排序理由 该项目描述了一个用于评估 AI 代理成本效益的新基准测试和初步结果,属于研究范畴。
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