Kuris AI agentas pigesnis 2026 m.: vienos išspręstos užduoties kaina

Trumpai tariant, lyginti AI agentus pagal prenumeratos ar vieno tokeno kainą nėra prasmės. Už tuos pačius pinigus vienas agentas gali atlikti penkias užduotis, o kitas — tik vieną. Tai priklauso nuo to, kas slypi po gaubtu. Čia yra tik vienas sąžiningas matas: kiek kainuoja viena užduotis, kai agentas iš tikrųjų ją užbaigia ir pasiekia veikiantį rezultatą.

Toliau parodysiu šios kainos formulę ir apskaičiuosiu ją pagal tiekėjų kainas 2026 m. rugsėjo pradžioje. Naudosiu pavyzdinius naudojimo duomenis ir tai aiškiai nurodysiu: jūsų duomenys bus kitokie. Visus toliau pateiktus skaičiavimus galite atlikti patys; čia nėra jokių pažadų sutaupyti ar stebuklingų derinių.

Informacijos apie darbą su paslauga rasite Ailoot dokumentacijoje.

Kodėl mėnesio kaina nepasako, kuris agentas pigesnis?#

Rinkdamiesi dauguma žmonių žiūri į prenumeratos kainą. Vienas agentas kainuoja 20 $ per mėnesį, kitas — 200 $, todėl atrodo, kad pirmasis yra dešimt kartų geresnis pasirinkimas. Iš tikrųjų šis palyginimas nieko nepasako: prenumerata matuoja prieigą, o ne atliktą darbą.

Įsivaizduokite du taksi su fiksuotu mėnesiniu mokesčiu. Vienas nuveža jus ten, kur reikia, iš pirmo karto, o kitas per pusę kelionių pasuka ne ten, todėl tenka jį kviesti dar kartą. Jų prenumeratos gali kainuoti tiek pat, tačiau praktiškai su pirmuoju tikslą pasieksite už perpus mažesnę kainą. Tas pats ir su agentais: mokate tą pačią prenumeratos kainą, bet užbaigiamų užduočių skaičius priklauso nuo to, kas slypi po gaubtu.

Prenumeratą geriausia aptarti atskirai nuo vienos užduoties kainos. Jos pranašumas — nuspėjama suma. Atskirai aptariu kainodaros modelio pasirinkimą — prenumeratą, mokėjimą pagal naudojimą ar individualų kūrimą — straipsnyje kas sudaro AI agento kainą. Šiame straipsnyje nagrinėjamas kitas klausimas: nesvarbu, koks mokėjimo modelis, kuris agentas pateikia rezultatus pigiau?

Kodėl klaidina ir vieno tokeno kaina?#

Antras pagal populiarumą palyginimo būdas — žiūrėti į vieno tokeno kainą. Tokenas yra teksto dalis, maždaug žodžio dalis; jis matuoja ir tai, ką siunčiate modeliui, ir tai, ką modelis parašo atsakydamas. Tiekėjai skelbia kainas už milijoną tokenų, o skirtingų modelių kainos labai skiriasi. Atrodo logiška: rinktis pigesnį modelį ir mokėti mažiau.

Keblumas tas, kad vieno tokeno kaina yra žaliavos kaina, panašiai kaip benzino litro kaina. Jums rūpi visos kelionės kaina; vien litras apie ją mažai ką pasako. Agentas užduotį sprendžia daugybe žingsnių: naršo failus, vykdo komandas, skaito klaidas, perrašo kodą ir kiekviename žingsnyje vėl siunčia modeliui kontekstą. Vienas pokalbis su agentu gali lengvai virsti dešimtimis užklausų, kurių kiekviena sunaudoja tokenų.

Dėl to kyla du padariniai, kurie suardo tiesioginį kainų palyginimą. Pigus modelis dažnai yra mažiau pajėgus, todėl atlieka daugiau nereikalingų žingsnių ir kelis kartus bando užduotį spręsti skirtingais būdais — sunaudoja daugiau tokenų. Jis taip pat dažniau nesugeba užduoties paversti veikiančiu rezultatu; tokiu atveju sunaudoti tokenai nueina perniek. Išsamiai aptariu, kaip auga sąskaita, straipsnyje kaip apskaičiuoti API tokenų naudojimą, o atskirai — kodėl vibe coding kainuoja daugiau, nei atrodo.

Kiek kainuoja viena išspręsta užduotis?#

Dabar — apie rodiklį, kuriam skirtas šis straipsnis. Reikia apskaičiuoti užbaigto rezultato kainą; nei plano, nei tokeno kaina tam netinka. Formulė paprasta:

1. Paimkite vieno agento paleidimo užduočiai kainą — visų per vieną bandymą sunaudotų tokenų kainą.
2. Įvertinkite dalį užduočių, kurias agentas iš tikrųjų paverčia veikiančiu rezultatu.
3. Pirmąją reikšmę padalykite iš antrosios ir gausite vienos išspręstos užduoties kainą.

Štai kodėl reikia dalyti. Jei agentas užbaigia septynias iš dešimties užduočių, trys iš dešimties paleidimų nueina perniek, bet sumokėjote už visus dešimt. Vadinasi, dešimties paleidimų kaina paskirstoma septyniems veikiantiems rezultatams, todėl kiekvienas kainuoja daugiau nei vienas paleidimas. Kuo mažesnis sėkmės rodiklis, tuo didesnė vienos veikiančios užduoties kaina.

„Užbaigtų užduočių dalį“ galima išmatuoti. Ji matuojama tokiais etaloniniais testais kaip SWE-bench: agentui pateikiamos tikros klaidos iš tikrų projektų, jis pateikia pataisas, o sistema jas tikrina automatiniais testais. Lentelėje nurodytas procentas reiškia išspręstų užduočių dalį. Tačiau laboratorinis procentas nėra jūsų rezultatas: jūsų pačių projekte ši dalis skirsis, tad etaloninį testą laikykite atskaitos tašku, o ne pažadu. Kaip skaityti tokias lenteles, atskirai aiškinu straipsnyje apie AI kodavimo agentų reitingą.

Kokie trys veiksniai sudaro užduoties kainą?#

Išskaidykime kainą į sudedamąsias dalis, kad pamatytume, kur slepiasi papildomos išlaidos.

Pirma: vieno tokeno kaina. Bazinė modelio kaina: kiek kainuoja milijonas įvesties tokenų ir milijonas išvesties tokenų. Galingo ir lengvo modelio kainos gali skirtis dešimtis kartų.

Antra: tokenų apimtis vienai užduočiai. Kiek teksto agentas apdoroja naudodamas modelį per vieną bandymą. Tai priklauso nuo užduoties dydžio, nuo to, kiek failų agentas perskaito iš naujo, ir nuo žingsnių skaičiaus. Išmanus modelis dažnai sunaudoja mažiau, nes sprendimą pasiekia atlikęs mažiau žingsnių, ir tai iškart matyti sąskaitoje.

Trečia: užbaigtų užduočių dalis. Bandymų, kurie baigiasi veikiančiu rezultatu, procentas. Šis veiksnys dalija bendrą kainą: esant vienodai paleidimo kainai, 40 procentų sėkmės rodiklis reiškia dvigubą vienos veikiančios užduoties kainą, palyginti su 80 procentų rodikliu. Tai neparodo, kuris veiksnys svarbiausias, kai kartu keičiasi kainos ir naudojimas.

Visa painiava lyginant kyla dėl to, kad žmonės žiūri tik į pirmąjį skaičių — vieno tokeno kainą. Tačiau galutinę kainą lemia visi trys skaičiai. Maža kaina kartu su didele apimtimi ir mažu sėkmės rodikliu gali lengvai kainuoti daugiau nei didelė kaina, kai apimtis maža, o sėkmės rodiklis — aukštas.

Šiuos tris skaičius sujungti į veikiančią sąranką – atskira užduotis; modelio kainą ir darbo metodą reikia vertinti kartu, iš anksto neteigiant, kad vienas visada mažiau svarbus. Tvarkingas kontekstas mažina tokenų apimtį ir didina sėkmės rodiklį — antrąjį ir trečiąjį formulės skaičius.

Kiek kainuoja vienas skirtingų modelių paleidimas?#

Kad formulė būtų konkreti, apskaičiuosiu paleidimo kainą pagal oficialiai paskelbtas kainas. Naudoju pavyzdinę netrivialią užduotį, kuriai agentas per vieną bandymą sunaudoja apie 300,000 įvesties tokenų (per daugelį žingsnių iš naujo skaito projektą ir klaidas) ir apie 40,000 išvesties tokenų. Vėlgi, tai skaičiavimo pavyzdys, o ne matavimas; jūsų sąnaudos skirsis.

Štai tiekėjų oficialios kainos už milijoną tokenų 2026 m. rugsėjo pradžioje:

Formulę galite patikrinti pagal tikrą pavyzdį Anthropic dokumentacijoje. Užklausoje Opus 5 su 50,000 įvesties tokenų ir 15,000 išvesties tokenų pateikiamas toks skaičiavimas:

Kitaip tariant, įvesties ir išvesties kainos sudedamos pagal atitinkamus tarifus — būtent taip, kaip nurodyta formulėje. Belieka paleidimo kainą padalyti iš užbaigtų užduočių dalies; tada ir paaiškėja, kodėl maža kaina gali duoti netikėtą rezultatą.

Kodėl pigus modelis gali pabranginti užduotį, palyginti su galingu modeliu?#

Štai dėl ko buvo verta skaičiuoti sąžiningai. Palyginsiu du modelius pagal rezultato kainą; paties paleidimo kaina jau nebėra svarbiausias dalykas.

Sonnet 5: paleidimas kainuoja apie dolerį, o mūsų pavyzdinėje užduotyje, tarkime, užbaigia 70 procentų bandymų. Vienos veikiančios užduoties kaina — vienas doleris, padalytas iš 0,7, tai yra apie 1,40 $.

Haiku 4.5: pavyzdžio paleidimas kainuoja apie 50 centų, o nurodyta tokeno kaina perpus mažesnė. Šiai iliustracijai tarkime, kad jis sunaudoja apie 1,6 karto daugiau tokenų ir užbaigia 40 procentų bandymų. Su šiomis prielaidomis veikianti užduotis kainuoja apie 2 $. Papildomas naudojimas ir sėkmės rodiklis yra pavyzdžio prielaidos, o ne stebėjimai, kuriuos lemia pigesnis modelis.

Šiame hipotetiniame pavyzdyje modelio su perpus mažesne tokeno kaina apskaičiuota vienos išspręstos užduoties kaina didesnė, nes numanomas naudojimas ir nesėkmės rodiklis nusveria kainos pranašumą. Tai rodo formulės veikimą, o ne išmatuoja, kuris modelis bus ekonomiškesnis jūsų projekte.

Svarbu paminėti: naudojau 70 ir 40 procentų sėkmės rodiklius bei pavyzdines tokenų apimtis, kad parodyčiau, kaip veikia mechanizmas. Jūsų skaičiai skirsis, ir visai gali būti, kad lengvas modelis gerai susidoros su jūsų darbo krūviu ir liks pigiausias. Brangesnis modelis nebūtinai yra naudingesnis; palyginkite rezultatų kainą pagal savo tris skaičius.

Kaip apskaičiuoti savo užduoties kainą: trys profiliai?#

Norėdami tai pritaikyti savo darbui, įvertinkite, kuris profilis labiausiai tinka. Formulė nesikeičia — keičiasi tik trys skaičiai.

Pirmas profilis: paprastos, pasikartojančios užduotys. Teksto perrašymas, duomenų tvarkymas, nedidelis kodo pataisymas. Patikrinkite, ar lengvas modelis, pavyzdžiui, Haiku arba DeepSeek V4-Flash, atitinka jūsų priėmimo kriterijus sunaudodamas mažai tokenų ir reikalaujantis nedaug pakartotinių bandymų. Jo išmatuotą vieno veikiančio rezultato kainą palyginkite su kitu kandidatu prieš vadindami kurį nors pigiausiu ar laikydami Opus permokėjimu.

Antras profilis: sudėtingas darbas su nepažįstamu kodu. Kito žmogaus projekto supratimas, neakivaizdžios klaidos taisymas, naujos funkcijos kūrimas. Šioms užduotims matuokite visus bandymus. Modelis su didesne tokeno kaina gali kainuoti mažiau už tinkamą naudoti rezultatą, jei geresnis sėkmės rodiklis ar mažesnis naudojimas tą kainą atsveria. Pranašumą turi rodyti jūsų rezultatai, o ne prielaida apie modelio kategoriją.

Trečias profilis: mišrus darbo krūvis. Palyginkite vieno modelio sąranką su įprastų ir sudėtingų užduočių skirstymu skirtingiems kandidatams. Įskaičiuokite viso darbo krūvio naudojimą, nesėkmes ir taisymus. Skirstymas gali pagerinti rezultato kainą, tačiau šiame straipsnyje jis neišmatuotas kaip pigiausias sprendimas. Daugelis agentų leidžia darbo metu perjungti modelius.

Kiekvieną profilį apskaičiuokite atskirai pagal tą pačią formulę ir pamatysite, kur kainuoja mažiau.

Kokią dažniausią klaidą žmonės daro rinkdamiesi?#

Šią klaidą matau nuolat: kas nors randa modelį su mažiausia vieno tokeno kaina ir mielai naudoja jį viskam — nuo teksto perrašymo iki sudėtingos funkcijos kūrimo. Atlikdamas įprastas užduotis žmogus iš tiesų sutaupo. Tačiau atliekant sunkias užduotis tas pats modelis stringa: mažina sėkmės rodiklį, bando skirtingus metodus, didina apimtį — ir pagal rezultato kainą nusileidžia modeliui, kuris kainoraštyje yra „brangesnis“.

Pasitaiko ir priešinga klaida: pasirinkti pajėgiausią modelį ir mokėti už užduotis, kurias lengvas modelis galėtų atlikti už trečdalį kainos. Tai tas pats permokėjimas, tik iš kitos pusės.

Pastaba apie mano paties metodą. Dirbu su Claude Code ir prenumerata; kasdieniam darbui nenaudoju paprasto API, nes vietoj nuolat skaičiuojamos sumos renkuosi nuspėjamą mokestį. Po pusantrų metų kasdienio darbo su AI man naudinga kartu matuoti modelio kainą, visų bandymų naudojimą ir priimtus rezultatus, užuot beveik visą kainą priskyrus darbo organizavimui. Tvarkingas kontekstas ir aiški užduotis gerina sėkmės rodiklį bei mažina apimtį — kitaip tariant, keičia būtent tuos veiksnius, kurie lemia kainą. Esant netvarkingam kontekstui, pinigus eikvoja net brangus modelis; tvarkingame kontekste užduotį gali atlikti ir pigus modelis.

Taigi kuris agentas pigesnis?#

Vieno universaliai „pigiausio“ agento nėra, ir dabar matote kodėl: ekonomiškumas matuojamas rezultato kaina, kuri priklauso nuo darbo krūvio. Plano ir vieno tokeno kainos čia klaidina. Apskaičiuokite paleidimo kainą, įstatykite savo užbaigtų užduočių dalį, padalykite ir palyginkite gautas reikšmes — tada užverkite kainų puslapį.

Dar vienas dalykas. Vienos išspręstos užduoties kaina priklauso nuo modelio kainų, visiems bandymams sunaudotų tokenų ir iš tikrųjų sėkmingai užbaigtų užduočių dalies. Kontekstas ir darbo metodas gali keisti tokenų naudojimą bei sėkmės rodiklį; modelio pakeitimas taip pat gali juos keisti. Aukščiau pateikti iliustraciniai sėkmės rodikliai neparodo, kuris veiksnys svarbiausias. Lyginkite modelius atlikdami tas pačias būdingas užduotis, įskaičiuokite pakartotinius bandymus bei žmogaus taisymus ir rinkitės pagal išmatuotą tinkamo naudoti rezultato kainą.

Vibe coding darbo būdą vertinkite kartu su pasirinktu agentu ir jo kainomis, iš anksto nelaikydami jų antraeiliais. Tvarkingas kontekstas ir struktūruotas darbas veikia tokenų apimtį bei sėkmės rodiklį, kurie kartu lemia užduoties kainą.

Susipažinkite su Ailoot.