拆解 AI Agent 每月 token 成本:公式与六款模型测算
2026/10/03 — 10/03 19:01·1 个来源·1 篇报道
事件概览
2026 年 10 月 3 日,DEV Community 上的一篇文章讨论了 AI Agent 的每月 token 成本该怎么算。文章给出的一个例子是:一次四轮、带工具调用的 AI 客服对话,就可能向模型发送超过 45,000 个输入 token;而 Anthropic 自己给出的客服对话估算约为 3,700 token,前者大约是后者的 12 倍。文章强调这并非哪里出了故障,原因只是每一轮都会把此前全部上下文重新发送一遍,这也正是多数关于「AI Agent 每月成本」的指南只能给出宽泛区间、给不出一个具体数字的原因。
文章随后给出了一套按月计算 Agent 成本的公式,并用一个小企业案例,按照六款当前模型的定价做了一次测算。报道没有点出这六款模型分别是哪些,也没有给出各模型的具体单价和测算结果。
目前这件事就停在文章发布这一步:它提出了成本公式和测算思路,用四轮对话的 token 量说明了上下文重发带来的开销,但没有公布更完整的测算数据。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 2 小时前
最新进展一次四轮的工具型 AI 客服对话就能向模型发送超过 45,000 个输入 token,约为 Anthropic 自己估算的 3,700 token 的 12 倍,原因是每一轮都会重发此前全部上下文。文章给出按月计算 Agent 成本的公式,并用一个小企业案例、按六款当前模型的定价算了一遍。

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一次四轮的工具型 AI 客服对话就能向模型发送超过 45,000 个输入 token,约为 Anthropic 自己估算的 3,700 token 的 12 倍,原因是每一轮都会重发此前全部上下文。文章给出按月计算 Agent 成本的公式,并用一个小企业案例、按六款当前模型的定价算了一遍。
给出可套用的 Agent 月成本公式,不再只有模糊区间
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