运行AI代理的成本主要取决于任务重复的频率,而不是模型本身的每token价格。对使用Sonnet-5.5的20步代理任务进行的详细成本分析显示,每一步重新发送的上下文会显著增加成本,尤其是在代理进入重试循环时。诸如轨迹缓存之类的策略,通过回放已记录的计划而不是重新推导它们,可以通过从缓存中提供重复的目标来大幅降低费用,前提是自上次执行以来数据没有发生显著变化。 AI
影响 强调AI代理的高效部署取决于管理任务重复和上下文重发,而不仅仅是模型定价。
排序理由 文章讨论AI代理的成本优化策略,而非新版本或产品发布。
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