Agentes autônomos realimentam o contexto a cada passo – observe a explosão da conta de tokens.
A conta do token aumenta porque o contexto acumulado é cobrado novamente a cada loop – um agente de 10 etapas pode custar de 20 a 40 vezes uma chamada única. Divida um único bate-papo no calculadora de custos do chatbote certifique-se de que o contexto crescente se ajuste ao calculadora de janela de contexto.
O Calculadora de custo de etapa do agente AI estima a conta total de tokens para executar um agente autônomo por meio de uma tarefa de várias etapas. Como a maioria dos agentes reenvia seu contexto acumulado em cada etapa, o custo não cresce linearmente – ele aumenta à medida que o raciocínio anterior, os resultados da ferramenta e as instruções se acumulam em cada nova solicitação. Esta ferramenta calcula o total em execução a partir das entradas que você fornece: o número de etapas por tarefa, o fixo tokens de sistema e base presente em todas as chamadas, o contexto adicionado por etapa que aumenta cada solicitação subsequente, o tokens de saída por etapae suas taxas por milhão para entrada e saída fichas. O motivador dominante geralmente é o lado crescente da entrada: uma tarefa que parece barata por etapa pode se tornar cara quando o mesmo contexto é relido dezenas de vezes.
A principal compensação a observar é contagem de passos versus crescimento do contexto. A adição de etapas raramente é gratuita, porque cada nova etapa também reenvia tudo o que foi acumulado antes dela, de modo que o custo de entrada aumenta aproximadamente com o quadrado das etapas, em vez de em linha reta. Uma dica prática é executar a calculadora duas vezes – uma vez com a contagem de passos esperada e outra com uma execução mais longa no pior caso – para ver quão rápido a conta sobe quando um agente faz um loop ou tenta novamente. Se o custo projetado for dominado por tokens de entrada, as soluções de maior alavancagem serão cortar ou resumir o contexto transportado, limitar o número de etapas e manter o prompt básico enxuto, em vez de reduzir o comprimento da saída.
Os agentes são executados em loop e cada etapa reenvia o histórico crescente – prompt do sistema, raciocínio anterior e todos os resultados da ferramenta até o momento. Esse contexto acumulado é cobrado novamente como entrada em cada etapa, portanto, uma tarefa de várias etapas custa várias vezes mais do que uma única chamada, mesmo antes de contar a saída extra.
Resuma ou trunque o scratchpad em vez de carregar o histórico completo, limite o número de etapas, remova as saídas detalhadas da ferramenta antes de realimentá-las, armazene em cache o prompt estável do sistema e use um modelo mais barato para etapas de rotina. A alavanca é o contexto reenviado, que cresce a cada passo.
📚 Novidade por aqui? Saiba como funciona o preço da API LLM →