AI代理的token使用量会随着其执行循环步数的增加而呈二次方增长,导致成本远高于简单的每次API调用估算。这是因为每一步都包含了整个对话历史,包括系统提示和之前的轮次。为了管理这些成本,开发人员可以实施诸如提示缓存、总结旧的对话轮次以及将任务路由到较小的模型进行格式化,而仅将较大的模型用于复杂规划等策略。 AI
影响 开发人员可以通过实施提示缓存和上下文总结技术来优化AI代理的成本。
排序理由 该项目讨论了管理AI代理成本的实用策略和工具,而不是新的模型发布或核心研究。
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