成本怎么涨上去的
单价明明在降，总成本为什么在涨？文章拆出了机制：代理化的工作流是 token 吞金兽，一个任务里模型要反复读上下文、调工具、自我修正，消耗是单次问答的几十上百倍；任务越复杂，迭代轮次越多，失败重试也全是钱。乘起来，一个认真干活的代理，每小时的账单已经能和某些地区的人类时薪掰手腕——而且它还会犯需要人来收拾的错。
等式两边都在动
这篇的价值在于把「自动化必然省钱」从信仰拉回到算术。当然，等式两边都在变：推理成本的工程优化一直在做，硬件迭代也在压价；但另一边，厂商的定价要回收天文数字的训练投入，涨价压力同样真实。务实的做法是上代理项目前先算单位经济账——哪些任务的「AI 时薪」真的低于人类，哪些只是看着酷，账算清楚再上，别一股脑代理化到最后省下的还不够付账单。
via: Hacker News