硬核算账：拆分 AI 智能体规划与执行层可节省 90% 以上成本
sandyyevans · reddit · 2026-08-12
作者结合近期模型降价（如 DeepSeek V4 Flash 稳定版发布），详细测算了在 AI 编程工作流中采用 Planner/Worker（规划/执行）分离架构的实际成本与协调开销。
- 成本对比：在每月约 31.74 亿 Worker Token 的用量下，全用高端模型（Sol）成本约 2151 美元，而将执行层交给廉价模型（Luna）仅需约 86 美元。
- 缓存优势：委派任务中约 97-98% 为缓存输入 Token，其价格仅为顶级 Token 的 1/25，这是成本大幅下降的核心原因。
- 协调开销：平均每个委派任务向主 Agent 汇报 12.2 次，0.98 次跟进运行，0.23 次被强制中断，85.8% 的任务能顺利完成。
- 结论：虽然引入了额外的调度开销，但整体性价比极高，且未观察到代码质量下降。
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