Agent 的 token 账单怎么管
先说一个数字:同样问"帮我查一下这个 bug",发给聊天机器人和发给 Agent,token 消耗能差 50 倍。 聊天机器人就一来一回:你发一段、它回一段,结束。Agent 不一样——它跑的是一个循环:看任务、调工具、读文件、改代码、再检查。循环里的每一步,都要把到目前为止积累的全部上下文,重新发给模型一次。 这就是 Agent 账单的根源。2026 年有人审计了 30 个在生产环境跑 Agent 的工程团队,一个 20 人的团队,单月 API 账单能冲到 11 万美元;用 Claude Code 或 Cursor 这类编码 Agent 的开发者,人均每月 400 到 1500 美元,失控的案例几天就烧掉 4000 美元以上。 更要命的是,这笔钱不是匀速烧的。Demo 跑得好好的,一上量就爆——大部分企业的 Agent 项目,在大规模铺开后的头 90 天里,实际花销会超出试点预算 4 到 11 倍。所以做 Agent,成本不是上线之后再优化的事,是设计时就得算进去的一笔账。 这篇把这笔账拆开:钱花在哪、怎么找到大头、有哪些真能省的手段、怎么设预算和熔断、怎么监控。 钱到底花在哪 先建立一个最反直觉的认知:Agent 跑一个任务的成本,主要不是输出,是输入。 模型 API 按 token 收费,输入和输出分开计价。聊天场景里,大家盯着输出看。但 Agent 不一样,它的成本大头在输入侧的重复计费。 为什么?因为对话历史会"滚雪球"。Agent 每调一次工具,就要把整段对话历史连同工具返回的结果,一起再发一次。一段已经积累到 10 万 token 的上下文,在后续每一次调用里,都按 10 万输入 token 收费——不是只收新增的那部分。一个跑到第 20 步的编码 Agent,光是文件读取塞进来的内容,单步输入就能超过 5 万 token,按 Sonnet 4.6 的价(每百万输入 token 3 美元)算,每一步 0.15 美元,二十步就是 3 美元,而这还只是一个任务。 ...