Agent 编码输入比高达 261:1，输出 Token 成本不再关键
xeophon · x · 2026-08-31
针对 DeepSWE 追踪数据的分析显示，在 Agent 编码场景下，模型输入与输出 Token 的比例极高：GPT-5.5 约为 150:1，K2.7-Code 为 200:1，Sonnet 5 甚至达到 261:1。作者自用的 Sol 模型该比例更是高达 390:1。这意味着在 Agent 工作流中，推理成本主要由上下文输入决定，输出 Token 的成本占比微乎其微。
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