Autonome Agenten füttern den Kontext bei jedem Schritt neu – beobachten Sie, wie die Token-Rechnung explodiert.
Die Token-Rechnung erhöht sich, da der angesammelte Kontext in jeder Schleife neu abgerechnet wird – ein 10-stufiger Agent kann das 20- bis 40-fache eines einmaligen Anrufs kosten. Teilen Sie einen einzelnen Chat auf Chatbot-Kostenrechner, und stellen Sie sicher, dass der wachsende Kontext zum passt Kontextfensterrechner.
Der Schrittkostenrechner für KI-Agenten schätzt die Gesamttokenrechnung für die Ausführung eines autonomen Agenten durch eine mehrstufige Aufgabe. Da die meisten Agenten ihren anfallenden Kontext bei jedem Schritt erneut senden, steigen die Kosten nicht linear – sie verschärfen sich, da sich frühere Überlegungen, Tool-Ausgaben und Anweisungen in jeder neuen Anfrage häufen. Dieses Tool berechnet die laufende Summe aus den von Ihnen bereitgestellten Eingaben: die Anzahl der Schritte pro Aufgabe, das Feste System- und Basistoken in jedem Anruf anwesend, die hinzugefügter Kontext pro Schritt Das schwillt mit jeder weiteren Anfrage an Ausgabe-Token pro Schritt, und Ihre Promillesätze für Eingang Und Ausgabe Token. Der dominierende Treiber ist normalerweise die wachsende Eingabeseite: Eine Aufgabe, die pro Schritt billig erscheint, kann teuer werden, wenn derselbe Kontext Dutzende Male erneut gelesen wird.
Der wichtigste Kompromiss, den es zu beobachten gilt, ist Schrittzahl versus Kontextwachstum. Das Hinzufügen von Schritten ist selten kostenlos, da jeder neue Schritt auch alles, was zuvor angesammelt wurde, erneut sendet, sodass die Eingabekosten ungefähr mit dem Quadrat der Schritte und nicht in einer geraden Linie skalieren. Ein praktischer Tipp besteht darin, den Rechner zweimal auszuführen – einmal mit der erwarteten Schrittzahl und einmal mit einem längeren Worst-Case-Lauf – um zu sehen, wie schnell die Rechnung steigt, wenn ein Agent eine Schleife durchführt oder es erneut versucht. Wenn die prognostizierten Kosten durch Eingabe-Tokens dominiert werden, bestehen die Lösungen mit dem größten Nutzen darin, den übertragenen Kontext zu kürzen oder zusammenzufassen, die Anzahl der Schritte zu begrenzen und die Basiseingabeaufforderung schlank zu halten, anstatt die Ausgabelänge zu reduzieren.
Agenten laufen in einer Schleife und bei jedem Schritt wird der Wachstumsverlauf erneut gesendet – Systemaufforderung, vorherige Begründung und jedes bisherige Tool-Ergebnis. Dieser angesammelte Kontext wird bei jedem Schritt erneut als Eingabe abgerechnet, sodass eine Aufgabe mit mehreren Schritten ein Vielfaches mehr kostet als ein einzelner Aufruf, selbst ohne die zusätzliche Ausgabe.
Fassen Sie den Notizblock zusammen oder kürzen Sie ihn, anstatt den vollständigen Verlauf zu übertragen, begrenzen Sie die Anzahl der Schritte, beschneiden Sie ausführliche Tool-Ausgaben, bevor Sie sie zurückgeben, speichern Sie die stabile Systemeingabeaufforderung zwischen und verwenden Sie ein günstigeres Modell für Routineschritte. Der Hebel ist der erneut gesendete Kontext, der mit jedem Schritt wächst.
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