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$/タスク—入力トークン/タスク
—出力トークン/タスク
—× vs シングルコール
エージェントは履歴全体、各ステップに対して料金を支払います
蓄積されたコンテキストはループごとに再請求されるため、トークンの請求はさらに複雑になります。10 ステップのエージェントの場合、ワンショット コールの 20 ～ 40 倍の費用がかかる可能性があります。 1 つのチャットを細分化して、 チャットボットのコスト計算ツール、成長するコンテキストが コンテキストウィンドウ計算機.
自律エージェントはステップごとにコンテキストを再フィードします。トークンの請求額が急増するのを観察してください。
蓄積されたコンテキストはループごとに再請求されるため、トークンの請求はさらに複雑になります。10 ステップのエージェントの場合、ワンショット コールの 20 ～ 40 倍の費用がかかる可能性があります。 1 つのチャットを細分化して、 チャットボットのコスト計算ツール、成長するコンテキストが コンテキストウィンドウ計算機.
無料の AI エージェント コスト計算ツール — 各ステップで蓄積されたコンテキストを再送信する自律エージェントが、単純なタスクを多額のトークン請求額に変える方法をモデル化します。
エージェントはループで実行され、各ステップで成長する履歴 (システム プロンプト、以前の推論、およびこれまでのすべてのツールの結果) が再送信されます。蓄積されたコンテキストはステップごとに入力として再度請求されるため、追加の出力をカウントする前であっても、複数ステップのタスクのコストは 1 回の呼び出しの数倍になります。
完全な履歴を保持する代わりにスクラッチパッドを要約または切り捨て、ステップ数に上限を設け、冗長なツール出力をフィードバックする前に削除し、安定したシステム プロンプトをキャッシュし、日常的なステップには安価なモデルを使用します。レバーは再送信されたコンテキストであり、ステップごとに成長します。