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人工智能代理的单位令牌成本正在降低，但总成本却在上升。原因如下。
悖论
随着人工智能变得越来越强大，我们将其应用于更多的场景。我在三个月内使用 Manus AI 处理的任务量从每月 50 个增加到了 200 多个。即使单个任务的成本降低了，我的账单却翻了三倍。
资金流失之处
- 过度路由：为简单任务使用高级模型
- 上下文冗余：在每个提示词中发送不必要的信息
- 冗余迭代：未缓存或复用结果
- 混合任务：将简单工作与复杂工作捆绑在一起
数据概览
| 成本驱动因素 | 浪费占比 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 过度路由 | 45% | 智能模型选择 |
| 上下文冗余 | 25% | 上下文清理 |
| 冗余工作 | 20% | 缓存与复用 |
| 混合任务 | 10% | 任务分解 |
解决方案并非减少人工智能的使用
而是更聪明地使用它。智能路由（将任务复杂度与模型能力相匹配）是最关键的杠杆。
具体到 Manus AI，我构建了 信用优化器 v5 来实现这一过程的自动化。该工具的功能包括：
- 分析每个提示词的实际复杂度
- 路由至最优模型（标准版或最大版）
- 应用上下文清理以减少令牌浪费
- 将混合任务分解为经过最优路由的子任务
结果：平均节省 62% 的成本，同时保持 99.2% 的质量。
但这些原则适用于任何人工智能代理——无论是 OpenAI、Anthropic 还是 Google。关键洞察在于，大多数任务并不需要最昂贵的模型。
资源
您在人工智能代理成本方面有何经验？对您而言，成本是在上升还是下降？让我们在评论区讨论。
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