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1 つのエージェント タスクに実際にかかるコスト
タスクあたりのコスト
1 タスク · GPT-5.6 Terra への5 回の呼び出し
モデル呼び出しあたりのコスト
$0.008640
5 回の呼び出しの平均
コンテキストの成長
3.3×
最初の呼び出しでは 1,800 トークン、最後の呼び出しでは 6,000
1 つのタスクを推進するもの
$0.0432このボリュームで
100 タスク · 日これだけ多くのタスクを実行した場合
100
$4.32
1,000
$43.20
10,000
$432.00
100,000
$4,320.00
この図が想定していること
給与明細・取引明細・スクリーンショットを置くだけで、AI が読み取って項目を埋めます。
収支トラッカー なら一度きりの計算で終わりません。実際の残高を置いておけば、見通しは自動で更新されます。
請求書を一言で説明すれば AI が作成。透かしなしの PDF、無料です。
エージェントの経済性を決定する数値は、トークンあたりの価格ではありません。ループが何回回転するか、そして各ターンでどれだけの会話が必要かによって決まります。 5 ステップのエージェントは、システム プロンプトを 5 回再送信し、その上で成長履歴を 4 回再送信します。 15 ステップのエージェントは、その 3 倍よりもはるかに悪いことをします。ここでの料金は、プロバイダー独自の料金ページ、OpenAI および Anthropic から取得されます。
ほぼすべてのエージェント フレームワークは、実行ごとのモデル呼び出しの数を記録します。 1 つの実際の痕跡はどんな推定値も上回り、通常は人々が推測する数よりも高くなります。
システム プロンプトとツール定義はステップごとに再送信されます。入力レートの約 10 分の 1 で、それらをキャッシュすることがエージェントにとって最大の節約になります。
JSON のページを返すツールは一度だけ費用がかかりません。会話に残るため、そのステップとその後のすべてのステップで費用がかかります。
解決されたチケット、抽出された請求書、予約されたスロット。エージェントのコストが結果の価値よりも低い場合、トークンの価格は興味深い問題ではなくなります。
リクエストではなくループに価格を設定します。次に、繰り返される部分をキャッシュし、ツールが返す内容をトリムし、ステップをキャップします。この順序で行います。