实测模型：20 轮 Agent 循环让 $20/月席位在第 14 轮亏本
TokenMarginDev · reddit · 2026-11-02
开发者 TokenMarginDev 对多轮 agent 的 token 成本做了系统建模，覆盖 61 个生产模型（Claude Sonnet 4、GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro/Flash、DeepSeek R1/V3 等）。
核心发现
- 单轮对话约 3,500 输入 token；20 轮 agent 循环累计输入约 146,000 token（1x → 14.5x），Phi-4 这类 16K 上下文模型第 5 轮就爆上下文。
- 缓存反转性价比：无缓存时 GPT-4o 比 Claude 3.7 Sonnet 便宜 27%；但开启 65% 缓存命中率后，Anthropic 90% 缓存读折扣（$0.30/1M vs OpenAI $1.25/1M）使 Claude 每席位略 cheaper（$22.46 vs $22.53/月）。
- 80/20 混合路由：80% 常规轮次（分类/工具解析）路由到 Gemini 2.5 Flash（$0.15/$0.60）或 DeepSeek V3（$0.24/$0.79），20% 复杂推理留给 Claude Sonnet 4，可将每席位 COGS 从 $22.50 降到 $4.60，恢复 77% 毛利率。
作者还提供了在线成本计算器、litellmconfig.yaml 模板和零依赖 TypeScript fallback 路由器，并询问其他开发者如何处理 P95 重度用户的 token 上限。
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