Ejen AI mana yang lebih murah pada 2026: kos bagi satu tugasan yang diselesaikan

Ringkasnya: harga langganan atau harga setiap token sahaja belum cukup untuk membandingkan kos hasil ejen AI. Dengan wang yang sama, satu ejen mungkin menyiapkan lima tugasan, atau mungkin hanya satu—bergantung pada apa yang ada di sebaliknya. Hanya ada satu ukuran yang jujur di sini: kos satu tugasan apabila ejen benar-benar berjaya membawanya ke tahap yang berfungsi.

Seterusnya, saya akan menunjukkan formula untuk kos ini dan mengiranya menggunakan harga penyedia pada awal September 2026. Saya menggunakan angka penggunaan sebagai contoh dan akan menjelaskannya: angka anda sendiri tentu berbeza. Anda boleh mengira semula semua yang berikut sendiri; tiada janji penjimatan dan tiada gabungan ajaib.

Untuk maklumat tentang cara menggunakan perkhidmatan ini, lihat dokumentasi Ailoot.

Mengapa harga bulanan tidak memberitahu anda ejen mana yang lebih murah?#

Kebanyakan orang melihat harga langganan semasa membuat pilihan. Satu ejen berharga $20 sebulan, satu lagi $200, lalu ejen pertama nampaknya sepuluh kali lebih berbaloi. Perbandingan harga sahaja tidak membuktikan nilai hasil: langganan mengukur akses, manakala kerja yang diselesaikan melalui akses itu masih perlu diukur.

Bayangkan dua perkhidmatan teksi dengan yuran bulanan tetap. Satu membawa anda ke destinasi yang dikehendaki pada cubaan pertama, manakala satu lagi tersalah jalan bagi separuh perjalanan, jadi anda memanggilnya sekali lagi. Langganan mereka mungkin sama, tetapi dalam praktiknya, anda akan sampai ke destinasi dengan kos separuh menggunakan perkhidmatan pertama. Begitu juga dengan ejen: anda membayar langganan yang sama, tetapi jumlah tugasan yang dapat diselesaikan bergantung pada apa yang ada di sebaliknya.

Sebaiknya, asingkan langganan daripada perbincangan tentang kos sesuatu tugasan. Kelebihannya ialah jumlah yang perlu dibayar dapat dijangka. Saya mengulas pilihan model harga—langganan, bayar mengikut penggunaan atau pembangunan tersuai—secara berasingan dalam perkara yang membentuk harga ejen AI. Artikel ini menjawab soalan yang berbeza: tanpa mengira model pembayaran, ejen mana yang menghasilkan keputusan pada kos lebih rendah?

Mengapa harga setiap token juga mengelirukan?#

Cara kedua paling popular untuk membuat perbandingan ialah melihat harga setiap token. Token ialah cebisan teks, lebih kurang sebahagian daripada perkataan; ia mengukur kedua-dua perkara yang anda hantar kepada model dan perkara yang ditulisnya sebagai balasan. Penyedia menerbitkan harga bagi setiap sejuta token, dan harga berbeza-beza dengan ketara antara model. Nampaknya logik: pilih model yang harganya lebih rendah dan bayar kurang.

Perangkapnya ialah harga setiap token merupakan harga bahan mentah, seperti harga petrol bagi setiap liter. Yang anda pedulikan ialah kos keseluruhan perjalanan; harga seliter sahaja tidak banyak memberitahu anda. Ejen menyelesaikan tugasan melalui banyak langkah: menyemak fail, menjalankan arahan, membaca ralat, menulis semula kod dan menghantar konteks kepada model semula pada setiap langkah. Satu perbualan dengan ejen boleh menjadi puluhan permintaan dengan mudah, dan setiap satunya menggunakan token.

Dua kemungkinan boleh mengubah perbandingan berdasarkan harga sahaja: model mungkin memerlukan lebih banyak langkah dan token, atau menyelesaikan lebih sedikit tugasan. Kedua-duanya tidak boleh disimpulkan daripada harga sahaja. Ukur setiap calon pada tugasan yang sama, termasuk percubaan gagal. Saya menghuraikan dengan terperinci bagaimana bil meningkat dalam cara mengira penggunaan token API, dan secara berasingan, mengapa kos vibe coding lebih tinggi daripada yang disangka.

Berapakah kos bagi satu tugasan yang diselesaikan?#

Sekarang, kita lihat metrik tumpuan artikel ini: kos satu hasil yang berjaya disiapkan. Harga pelan atau token menyumbang kepada kos itu tetapi tidak mencukupi dengan sendirinya; masukkan penggunaan sebenar dan hasil yang diselesaikan. Formulanya mudah:

1. Ambil harga satu larian ejen bagi sesuatu tugasan—kos semua token yang digunakan dalam satu percubaan.
2. Anggarkan bahagian tugasan yang benar-benar dibawa oleh ejen ke tahap yang berfungsi.
3. Bahagikan nilai pertama dengan nilai kedua untuk mendapatkan kos bagi satu tugasan yang diselesaikan.

Inilah sebabnya kos itu dibahagikan. Jika ejen menyelesaikan tujuh daripada sepuluh tugasan, tiga daripada sepuluh larian terbazir, tetapi anda membayar kesemua sepuluh larian. Ini bermakna kos sepuluh larian itu diagihkan kepada tujuh hasil berfungsi, menjadikan setiap hasil lebih mahal daripada satu larian sahaja. Dengan kos larian yang sama, kadar kejayaan lebih rendah meningkatkan kos bagi setiap tugasan berfungsi; jika harga dan penggunaan berubah, kira semula semuanya.

“Bahagian tugasan yang diselesaikan” boleh diukur. Ukuran ini menggunakan penanda aras seperti SWE-bench: ejen diberikan pepijat sebenar daripada projek sebenar dan menyerahkan pembaikan yang disemak oleh sistem menggunakan ujian automatik. Peratusan dalam jadual ialah bahagian tugasan yang diselesaikan. Namun, peratusan makmal tidak sama dengan angka anda: bahagian tugasan yang berjaya diselesaikan dalam projek anda sendiri akan berbeza, jadi anggap penanda aras sebagai rujukan, bukan janji. Saya menerangkan cara membaca jadual ini secara berasingan dalam artikel tentang penarafan ejen pengekodan AI.

Apakah tiga faktor yang membentuk kos sesuatu tugasan?#

Mari kita pecahkan kos kepada komponennya supaya kita dapat melihat tempat perbelanjaan tambahan tersembunyi.

Pertama: harga setiap token. Harga asas model: kos bagi sejuta token input dan sejuta token output. Perbezaan antara model berkeupayaan tinggi dengan model ringan boleh mencecah puluhan kali ganda.

Kedua: jumlah token bagi setiap tugasan. Jumlah teks yang diproses oleh ejen melalui model dalam satu percubaan. Hal ini bergantung pada saiz tugasan, jumlah fail yang dibaca semula oleh ejen dan jumlah langkah yang diambilnya. Model yang mencapai penyelesaian dalam langkah lebih sedikit mungkin menggunakan lebih sedikit token; sahkan penggunaan sebenar, bukan menyimpulkannya daripada harga atau label model.

Ketiga: bahagian tugasan yang diselesaikan. Peratusan percubaan yang berakhir dengan hasil berfungsi. Faktor ini membahagikan jumlah kos: jika kos satu larian dikekalkan sama, kadar kejayaan 40 peratus menyebabkan setiap tugasan berfungsi berharga dua kali ganda berbanding kadar 80 peratus. Perbandingan itu tidak membuktikan faktor yang paling penting apabila harga dan penggunaan turut berubah.

Segala kekeliruan dalam perbandingan berlaku kerana orang hanya melihat angka pertama—harga setiap token. Namun, ketiga-tiga angka menentukan kos akhir. Harga rendah dengan jumlah penggunaan yang tinggi dan kadar kejayaan yang rendah boleh dengan mudah menjadi lebih mahal daripada harga tinggi dengan jumlah penggunaan yang rendah dan kadar kejayaan yang tinggi.

Menggabungkan ketiga-tiga angka ini menjadi persediaan yang berfungsi ialah tugasan yang berasingan, dan harga model serta kaedah kedua-duanya mempengaruhi hasil; kepentingan relatifnya perlu diukur. Keseluruhan pendekatan ini mempunyai tiga tonggak: klon AI, Otak Kedua dan kejuruteraan konteks. Konteks yang bersih mungkin mengurangkan jumlah token atau meningkatkan kadar kejayaan—angka kedua dan ketiga dalam formula; kesan sebenar perlu diukur bersama harga dan pilihan model.

Berapakah kos satu larian bagi model yang berbeza?#

Untuk menjadikan formula ini lebih nyata, saya akan mengira kos satu larian menggunakan harga yang disenaraikan. Saya menggunakan contoh tugasan bukan remeh yang memerlukan ejen menggunakan kira-kira 300,000 token input bagi setiap percubaan (membaca semula projek dan ralat dalam banyak langkah) serta kira-kira 40,000 token output. Sekali lagi, ini contoh untuk pengiraan, bukan ukuran; penggunaan anda akan berbeza.

Berikut ialah harga bagi setiap sejuta token menurut harga rasmi penyedia pada awal September 2026:

Anda boleh menyemak formula ini menggunakan contoh sebenar daripada dokumentasi Anthropic. Bagi permintaan kepada Opus 5 dengan 50,000 token input dan 15,000 token output, pengiraannya adalah seperti berikut:

Dengan kata lain, kos input dan output dijumlahkan menggunakan harga masing-masing—tepat seperti dalam formula. Yang tinggal hanyalah membahagikan kos larian dengan bahagian tugasan yang diselesaikan, dan di sinilah harga yang rendah mula menunjukkan hasil yang tidak dijangka.

Mengapa model murah boleh menjadikan tugasan lebih mahal daripada model yang berkuasa?#

Dalam contoh ini, saya membandingkan dua model berdasarkan kos hasil. Harga satu larian masih menjadi input, bersama penggunaan dan kadar kejayaan yang diandaikan.

Sonnet 5: satu larian berharga kira-kira satu dolar, dan bagi tugasan contoh kita, katakan model itu menyelesaikan 70 peratus percubaan. Kos bagi satu tugasan berfungsi ialah satu dolar dibahagikan dengan 0.7, iaitu kira-kira $1.40.

Haiku 4.5: larian contoh berharga kira-kira 50 sen, dan harga token yang disenaraikan ialah separuh. Untuk ilustrasi ini, andaikan penggunaan kira-kira 1.6 kali lebih banyak token dan kejayaan pada 40 peratus percubaan. Dengan andaian itu, satu tugasan berfungsi berharga kira-kira $2. Penggunaan tambahan dan kadar kejayaan ialah input contoh, bukan pemerhatian yang disebabkan oleh model lebih murah.

Dalam contoh hipotesis ini, model dengan harga token separuh mempunyai kos terhitung lebih tinggi bagi setiap tugasan diselesaikan kerana andaian penggunaan dan kegagalan mengatasi kelebihan harga itu. Ini menunjukkan cara formula berfungsi, bukan model yang akan lebih berbaloi dalam projek anda.

Satu peringatan: saya menggunakan kadar kejayaan 70 dan 40 peratus serta jumlah token contoh untuk menunjukkan cara mekanisme ini berfungsi. Angka anda akan berbeza, dan model ringan mungkin sahaja dapat menangani beban kerja anda dengan baik serta kekal sebagai pilihan paling murah. Model yang lebih mahal tidak semestinya lebih berbaloi; bandingkan kos setiap hasil menggunakan tiga angka anda sendiri.

Cara mengira kos setiap tugasan: tiga profil?#

Untuk menerapkannya pada kerja anda sendiri, anggarkan profil yang paling hampir dengan keadaan anda. Formulanya tetap sama; hanya tiga angka itu yang berubah.

Profil satu: tugasan ringkas dan berulang. Menulis semula teks, menyusun data, membuat pembaikan kecil pada kod. Uji sama ada model ringan seperti Haiku atau DeepSeek V4-Flash memenuhi kriteria penerimaan anda dengan penggunaan rendah dan sedikit percubaan semula. Bandingkan kos terukur bagi setiap hasil berfungsi dengan calon lain sebelum menggelar mana-mana pilihan paling murah atau menganggap Opus sebagai bayaran berlebihan.

Profil dua: kerja rumit dengan kod yang tidak dikenali. Memahami projek orang lain, membaiki pepijat yang tidak ketara, membina ciri baharu. Ukur percubaan lengkap pada tugasan ini. Model dengan harga token lebih tinggi boleh memberi kos setiap hasil boleh guna lebih rendah jika kejayaan bertambah atau penggunaan berkurang cukup untuk mengimbangi harganya. Kelebihan itu mesti dibuktikan oleh hasil anda, bukan diandaikan daripada kategori model.

Profil tiga: beban kerja bercampur. Bandingkan satu persediaan model tunggal dengan penghalaan tugasan rutin dan sukar kepada calon berbeza. Kira penggunaan, kegagalan dan kerja pembetulan untuk keseluruhan beban. Penghalaan mungkin menambah baik kos setiap hasil, tetapi artikel ini tidak mengukurnya sebagai penyelesaian termurah. Banyak ejen membolehkan anda menukar model semasa bekerja.

Kira setiap profil secara berasingan menggunakan formula yang sama, dan anda akan melihat profil yang lebih murah.

Apakah kesilapan paling lazim yang dilakukan orang ketika membuat pilihan?#

Pilihan berdasarkan harga sahaja boleh menyembunyikan hasil berbeza mengikut beban kerja. Model mungkin mengendalikan rutin secara ekonomi tetapi memerlukan lebih banyak percubaan pada ciri sukar. Sama ada percubaan itu menjadikan hasilnya lebih mahal daripada model lain perlu ditentukan melalui penggunaan dan kadar penyelesaian terukur, bukan disimpulkan daripada harga token rendah.

Keadaan sebaliknya juga mungkin berlaku: jika model ringan menyelesaikan tugasan sama yang diterima dengan kos satu pertiga, menggunakan persediaan lebih mahal untuk tugasan itu menambah perbelanjaan yang tidak diperlukan. Perbandingan ini bersyarat; uji kualiti, percubaan dan kos sebelum menganggap model berharga lebih rendah akan mencapai hasil itu.

Catatan tentang pendekatan saya sendiri. Saya menggunakan Claude Code dan langganan; saya tidak menggunakan API biasa untuk kerja harian kerana saya lebih menyukai jumlah yang boleh dijangka berbanding meter yang terus berjalan. Namun, selepas setahun setengah bekerja setiap hari dengan AI, saya mencapai satu kesimpulan: cara menyusun kerja boleh mengubah kos setiap tugasan yang diselesaikan, tetapi pengalaman itu tidak mengasingkan kesan harga atau pilihan model. Konteks yang relevan dan tugasan jelas mungkin meningkatkan kadar kejayaan atau mengurangkan penggunaan, tetapi pengalaman ini tidak mengasingkan kesannya daripada pilihan dan harga model. Dengan konteks yang bercelaru, model mahal pun membazirkan wang; dengan konteks yang kemas, model murah boleh menyelesaikan tugasan.

Jadi, ejen mana yang lebih murah?#

Tiada satu ejen yang “paling murah” untuk semua keadaan: kos setiap hasil berbeza mengikut beban kerja. Harga pelan atau token sahaja tidak mencukupi; masukkan harga model bersama penggunaan semua percubaan dan bahagian tugasan yang benar-benar diselesaikan. Kira kos larian, gunakan kadar penyelesaian daripada kerja anda sendiri, kemudian bandingkan kos setiap hasil dengan harga yang berkaitan.

Satu perkara terakhir. Kos bagi setiap tugasan yang diselesaikan bergantung pada harga model, token yang digunakan dalam semua percubaan dan bahagian tugasan yang benar-benar berjaya. Konteks dan cara bekerja boleh mengubah penggunaan token serta kadar kejayaan; menukar model juga boleh mengubah kedua-duanya. Kadar kejayaan contoh di atas tidak mengukur faktor yang paling berpengaruh. Bandingkan model pada tugasan sebenar yang sama dan mewakili kerja anda, kira percubaan semula serta pembetulan manusia, kemudian pilih berdasarkan kos terukur bagi setiap hasil yang boleh digunakan.

Dalam pendekatan vibe coding ini, kaedah mempengaruhi hasil bersama-sama pilihan ejen dan harga model; bandingkan semuanya melalui kos terukur. Unsur kaedahnya ialah: klon AI ditambah Otak Kedua ditambah kejuruteraan konteks. Konteks dan kerja tersusun mungkin mengubah jumlah token serta kadar kejayaan; nilai kesan itu bersama harga model menggunakan kos terukur bagi setiap hasil yang diterima.

Kenali Ailoot.