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AI代理人若以最大效能運作，每年成本估計可能達5萬至10萬美元。這項估算以投入大量模型token與運算資源為前提。
Y Combinator執行長Garry Tan在安德里森霍羅維茨（Andreessen Horowitz）於8月12日公開的Podcast中表示：「以最大效能使用代理人，每年可能需要5萬至10萬美元。」這是對最高效能運作成本的估算，並非實際支出金額。
這段發言並未公開Tan個人實際的年度帳單或支出明細。每年個人花費20萬美元的說法，也無法在該集Podcast的原始發言中確認。
此處所說的token並非加密貨幣，而是語言模型處理輸入與輸出的單位。代理人執行任務時，若多次呼叫模型或重新生成回答，token用量也可能改變。
因此，代理人費用不只取決於單次模型呼叫的價格，也會隨任務所需的呼叫次數與重試情況而累積。
Tan公開的開源工具gstack，會為AI程式設計工具安排規劃、設計檢視、程式碼審查與品質檢查等角色。公開儲存庫介紹了將開發流程拆分成不同工作處理的架構。
不過，僅憑儲存庫中的說明，無法獨立證明gstack能提升多少生產力或降低多少成本。工具負責的工作與實際成果仍須分開看待。
3月30日，Reddit的r/ClaudeAI版上與gstack相關的貼文及留言，有使用者認為角色指引與瀏覽器測試很實用，也有人表示難以單靠程式碼行數評估生產力。這些都只是個別使用者的看法。
對於可能增加成本的做法，也有人提出提醒。微軟（Microsoft，$MSFT）工程師Tisha Chawla與Susheem Koul於8月13日在公司技術部落格指出，代理人為改善結果而反覆重試時，單項任務的成本可能超過其價值。
兩人建議，除了追蹤每月總支出，也要追蹤並控管每次執行的成本，以掌握多次呼叫累積的費用。
TokenPost先前曾報導Trueforge比較AI代理人執行成本的案例。該比較以特定工具、系統提示與工作階段條件為基礎，衡量標準與Tan提出的年度成本估算不同。
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