# 2026 年哪個 AI 代理比較便宜：完成一項任務的成本 > 如何比較 AI 代理完成可用成果的成本：公式與採用 2026 年價格的計算範例。 Source: https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/ai-agent-cost-per-solved-task/ Canonical: https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/ai-agent-cost-per-solved-task/ Language: zh-Hant-TW Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/) Translation: guide-017 Revision: sha256-e3a70d0c1fb9b0ff44867fdf61322c5a948c7e0a303858de04ad50e399e46164 只看訂閱價格或每個 token 的價格，無法充分比較 AI 代理的成本。花同樣的錢，一個代理可能完成 5 項任務，也可能只完成 1 項——這取決於它的內部運作方式。這裡唯一誠實的衡量方式是：代理實際將一項任務完成到可用狀態時，這項任務花了多少錢。 接下來，我會介紹這項成本的公式，並使用截至 2026 年 9 月初的供應商價格來計算。我會使用範例用量數字，並清楚說明這些只是範例：你的數字會是你自己的。你可以自行重新計算以下所有內容；這裡沒有節省成本的保證，也沒有什麼神奇組合。 如需了解如何使用服務，請參閱 [Ailoot 文件](https://ailoot.ai/docs/)。 ## 為什麼月費無法告訴你哪個代理比較便宜？
重點摘要 月訂閱費顯示你為取得使用權付了多少錢，卻不代表成果的成本。兩個月費 20 美元的代理，能以這筆費用解決的任務數可能不同，因為它們使用的模型不同，消耗量也不同。因此，「這個代理的方案比較便宜，所以它也比較便宜」這種結論幾乎總是下得太早：便宜的入門費用，最後很容易變成昂貴的成果。
大多數人選擇時都會看訂閱價格。一個代理每月 20 美元，另一個每月 200 美元，看起來第一個的性價比高出 10 倍。但價格比較本身不能判定價值：訂閱衡量使用權，其中實際完成的工作仍須測量。 想像兩輛收取固定月費的計程車。一輛一次就把你載到目的地，另一輛有一半的行程都開錯路，所以你得再叫一次車。它們的訂閱費可能相同，但實際上，搭第一輛車只要一半的費用就能抵達目的地。代理也是如此：你支付相同的訂閱費，但能完成多少項任務取決於它的內部運作方式。 最好把訂閱費與任務成本分開討論。訂閱的優點是金額可預測。關於如何選擇訂閱、隨用隨付或客製開發等定價模式，我在AI 代理的價格包含哪些項目中另有說明。本文探討的是另一個問題：不論採用哪種付款模式，哪個代理能以較低成本交付成果？ ## 為什麼每個 token 的價格也會誤導人？
重點摘要 每個 token 的價格是原材料的價格，無法告訴你能用它完成多少項任務。Token 是模型運作時會收費的一段文字，供應商會公布每 100 萬個 token 的價格。每 100 萬個 token 價格較低，也可能被額外步驟、輸出及失敗嘗試抵銷。這是需要測量的可能性，不是低價模型必然使用更多 token 或更常失敗的觀測結論。最終成本要同時考慮模型價格、所有嘗試使用的 token，以及產生了多少項可用成果。
第二種最常見的比較方法是看每個 token 的價格。Token 是一段文字，大約相當於一個詞的一部分；它同時衡量你傳給模型的內容，以及模型回覆時寫出的內容。供應商會公布每 100 萬個 token 的價格，各模型之間的價差可能很大。直覺上似乎很合理：選價格較低的模型，就能少付一些錢。 陷阱在於，每個 token 的價格是原材料價格，就像每公升汽油的價格。你在意的是整趟旅程的成本；只看一公升的價格，幾乎無法說明什麼。代理會透過許多步驟解決任務：瀏覽檔案、執行指令、讀取錯誤、改寫程式碼，並在每個步驟重新把脈絡傳給模型。與代理的一段對話很容易變成數十次請求，而每次請求都會使用 token。 兩種可能性會改變只看價格的比較：模型可能需要更多步驟與 token，也可能完成較少任務。兩者都不能由價格單獨推論。請用相同任務，計入失敗嘗試，逐一測量候選模型。我在[如何計算 API token 用量](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/api-token-usage-calculation/)中詳細說明帳單如何增加，並另有文章探討[為什麼氛圍編碼的成本比看起來更高](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/vibe-coding-cost-time/)。 ## 完成一項任務的成本是多少？
重點摘要 完成一項任務的成本，指的是得到一項可用成果所花的金額，而不是一次嘗試的費用。計算很簡單：取代理執行一次任務的成本，再除以它完成任務的比例。如果代理 10 項任務中成功 7 項，那麼每項可用成果要支付 1.5 次執行的費用，因為其餘費用都花在失敗的方法上。這個衡量方式也把驗收通過的成果加入比較；方案與 token 價格仍是成本輸入，而非完整的價值指標。
請計算每項已完成成果的成本。方案或 token 價格是成本的輸入資料，但單看價格並不足夠，還需計入實際用量及完成成果。公式如下： 1. 取代理執行一次任務的價格，也就是一次嘗試中使用的所有 token 的成本。 2. 估算代理實際將任務完成到可用狀態的比例。 3. 用第一個數字除以第二個數字，得到完成一項任務的成本。 為什麼要相除？如果代理完成 10 項任務中的 7 項，那麼 10 次執行中有 3 次浪費了，但你為全部 10 次都付了錢。也就是說，這 10 次執行的成本要由 7 項可用成果分攤，因此每項成果都比單次執行更貴。成功率越低，每項可用任務的成本就越高。 「完成任務的比例」可以測量，例如使用 SWE-bench 這類基準測試：代理會收到真實專案中的真實錯誤並提交修正，再由系統透過自動化測試檢查。表格中的百分比就是已解決任務的比例。但實驗室的百分比不等於你的情況：你在自己的專案上得到的比例會不同，因此應把基準測試視為參考，而不是承諾。我在[AI 程式設計代理排名](https://ailoot.ai/blog/zh-hant-tw/ai-coding-agent-rankings/)一文中另有說明如何解讀這些表格。 ## 構成任務成本的三個因素是什麼？
重點摘要 完成一項任務的成本取決於 3 個數字。第一個是模型每個 token 的價格。第二個是單次執行使用多少 token：步驟越多、重讀越頻繁，用量就越高。第三個是完成任務的比例；它會作為除數，可能讓成本加倍，也可能幾乎不影響成本。低廉的每個 token 價格，很容易被高用量和低成功率抵銷，因此你需要同時看這 3 個數字。
讓我們把成本拆解成各個部分，看看額外支出藏在哪裡。 第一：每個 token 的價格。模型的基本價格：輸入 100 萬個 token 和輸出 100 萬個 token 各要多少錢。重型模型與輕量模型的價格可能相差數十倍。 第二：每項任務的 token 用量。代理一次嘗試讓模型處理的文字量，取決於任務規模、重讀檔案數與步驟數。以較少步驟找到解法的模型可能減少用量，但請實測確認，不要依價格或模型分類推斷。 第三：完成任務的比例。以可用成果結束的嘗試所占百分比。總成本會除以這個比例：在單次執行成本相同時，成功率 40% 的每項可用成果費用，是成功率 80% 時的 2 倍。但當價格與用量也改變時，這個比較並未證明哪個因素最重要。 比較時會讓人混淆，是因為大家只看第一個數字——每個 token 的價格。但最終成本由 3 個數字共同決定。價格低但用量高、成功率低，最後很容易比價格高但用量低、成功率高更貴。 把這 3 個數字結合成可行工作方式時，價格與方法都要考慮。AI 分身、Second Brain 與脈絡工程是這套方法的 3 根支柱。乾淨的脈絡可能減少用量並提高成功率，但不能據此認定模型價格或選擇較不重要；請在相同任務中實測比較。 ## 不同模型的單次執行成本是多少？
重點摘要 不同模型的單次執行成本可能相差好幾倍。以代理使用約 300,000 個輸入 token 和 40,000 個輸出 token 的範例任務來說，Claude Opus 5 的單次執行約 2.50 美元，Sonnet 5 約 1 美元，Haiku 4.5 約 50 美分，DeepSeek V4-Pro 約 28 美分。這是除以成功率之前一次嘗試的價格。用量數字只是範例；你的任務會有不同的數字。
為了讓公式更具體，我會使用實際公布的價格計算一次執行的成本。範例是一項有一定難度的任務，代理每次嘗試會使用約 300,000 個輸入 token（在多個步驟中重讀專案與錯誤），以及約 40,000 個輸出 token。再說一次，這只是計算範例，不是實際測量；你的用量會不同。 截至 2026 年 9 月初，依據各供應商的官方定價，每 100 萬個 token 的價格如下： | 模型 | 每 100 萬個輸入 token | 每 100 萬個輸出 token | 單次執行成本（300k + 40k） | |----|----|----|----| | Claude Opus 5 | 5 美元 | 25 美元 | 約 2.5 美元 | | Claude Sonnet 5 | 2 美元 | 10 美元 | 約 1 美元 | | Claude Haiku 4.5 | 1 美元 | 5 美元 | 約 0.5 美元 | | GPT-5.6-terra（OpenAI） | 2 美元 | 12 美元 | 約 1.1 美元 | | DeepSeek V4-Pro（離峰時段） | 0.66 美元 | 1.98 美元 | 約 0.28 美元 | 你可以用 Anthropic 文件中的真實範例檢查公式。若向 Opus 5 發出請求，使用 50,000 個輸入 token 和 15,000 個輸出 token，計算如下：

輸入 token：50,000 × 5 美元 / 1,000,000 = 0.25 美元。輸出 token：15,000 × 25 美元 / 1,000,000 = 0.375 美元。

— Anthropic，定價文件，https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
換句話說，輸入和輸出分別套用各自的價格後再相加，正如公式所示。接下來只要用完成任務的比例除單次執行成本，低價格就會開始呈現意想不到的結果。 ## 為什麼便宜的模型可能讓任務比強大的模型更貴？
重點摘要 較低的 token 單價可能被額外用量與較低成功率抵銷。此假設計算將 Sonnet 5 的單次執行設為 1 美元、成功率設為 70%，每項可用任務約 1.40 美元；將 Haiku 4.5 設為單次 50 美分、增加 token 用量及 40% 成功率，每項約 2 美元。這些用量與成功率是說明公式的假設，並非兩個模型的實測排名。
我們以每項可用成果成本比較兩個模型。這不是忽略單次執行成本，而是將執行成本與完成率一起考慮。 Sonnet 5：單次執行約 1 美元。以範例任務來說，假設它能完成 70% 的嘗試。每項可用任務的成本是 1 美元除以 0.7，約為 1.40 美元。 Haiku 4.5：範例單次執行約 50 美分，所列 token 單價是另一個模型的一半。此例假設使用約 1.6 倍 token，完成率為 40%；在這些假設下，每項可用任務約 2 美元。額外用量及成功率是範例輸入，不是因為模型便宜而觀測到的結果。 在此假設範例中，token 單價減半的模型，因假設的用量與失敗率抵銷價格優勢，每項已解決任務的計算成本較高。這說明公式如何運作，並未證明在你的專案中哪個模型較划算。 需要說明的是，我使用 70% 和 40% 的成功率以及範例 token 用量來展示運作原理。你的數字會不同；輕量模型完全可能很適合你的工作量，而且仍然是最便宜的選擇。較昂貴的模型不一定更划算；請用你自己的 3 個數字比較每項成果的成本。 ## 如何計算自己的每項任務成本：三種情境？
重點摘要 將代表性任務依工作類型分組，測量各候選模型的價格、用量與完成率。輕量模型可能適合例行工作；其他模型也可能在困難工作中抵銷較高單價。將任務分流至不同模型，也是可測試的選項。這些情境是比較計畫，並非最便宜模型的實測排名。每種情境請使用相同公式。
要把這套方法用在自己的工作上，先估算哪種情境最符合你的狀況。公式不變，只有 3 個數字會變。 情境一：簡單、重複的任務。改寫文字、整理資料、小幅修正程式碼。請測試 Haiku 或 DeepSeek V4-Flash 等輕量模型，是否以較少用量和重試達到驗收標準。與另一候選模型比較每項可用成果的實測成本，再判斷哪個最便宜，或使用 Opus 是否多花錢。 情境二：處理不熟悉程式碼的複雜工作。理解別人的專案、修復不明顯的錯誤、建立新功能。請測量完整嘗試。如果較高成功率或較低用量足以抵銷價格差，高單價模型也可能有較低的每項成果成本；但優勢應由你的結果證明，而不是依模型分類假設。 情境三：混合工作量。比較單一模型設定，以及將例行與困難任務分流給不同候選模型的設定。計入整體工作的用量、失敗及修正。分流可能改善每項成果成本，但本文未實測它是最便宜的解法。許多代理允許在工作時切換模型。 用同一個公式分別計算每種情境，就會看出哪些地方成本較低。 ## 選擇時最常見的錯誤是什麼？
重點摘要 錯誤在於將價格標籤視為所有工作都適用的充分證據。低單價是否能抵銷額外用量與失敗，高單價是否帶來足夠成果改善，都需要測量。先在相同代表性工作計算每項已解決任務成本，再選擇設定。
只依價格選擇，可能忽略不同工作量的結果差異。模型也許能經濟地處理例行工作，卻需多次嘗試才能完成困難功能。是否因此比另一模型更貴，要看實測用量與完成率，並非由低單價決定。 相反情況也可能發生：如果輕量模型能以三分之一成本完成相同驗收標準的任務，為該任務選擇更昂貴設定就是額外支出。這是有條件的比較，應先測試品質、嘗試次數與成本。 說說我自己的做法。我使用 Claude Code 和訂閱方案；日常工作不使用一般 API，因為比起計量器持續累加，我更喜歡金額可預測的方式。乾淨的脈絡與清楚的任務可能改變用量和成功率，但這段經驗不能證明模型價格或選擇的影響很小。應在相同代表性任務中，測量價格、所有嘗試的用量及可用成果比例，再做判斷。 ## 那麼，哪個代理比較便宜？
重點摘要 較便宜的代理，是在你的工作中每項已解決任務成本較低的代理。請以平均執行成本除以實際完成率，並同時看 3 個數字：模型 token 價格、包含重試的用量，以及成功率。工作分流與脈絡也可能改變用量和成功率。用相同任務測試候選模型，再判斷哪種組合在自己的工作上較划算。
「最便宜」的代理會因工作而異。不要只看方案或 token 價格；先依價格與所有嘗試的用量計算執行成本，再除以實際完成率比較。價目表仍是計算所需資料，但也要記錄取得了多少項可用成果。 最後還有一點：每項已解決任務的成本取決於模型價格、包含失敗在內所有嘗試的 token 用量，以及實際成功的任務比例。上下文和工作方式會改變用量與成功率，更換模型也可能改變兩者。上方假設的成功率，並未測量哪個因素最重要。請用相同的代表性任務比較候選模型，計入重試及人工修改，再依每項可用成果的實測成本選擇。
### 來源 - [Anthropic 模型定價—官方文件（platform.claude.com）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - Opus 5：每 100 萬個輸入／輸出 token 為 5 / 25 美元；Sonnet 5：2 / 10；Haiku 4.5：1 / 5；使用 50,000 個輸入 token 和 15,000 個輸出 token 的計算範例 - [OpenAI API 定價—官方文件（developers.openai.com）](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - GPT-5.6-terra：每 100 萬個輸入／輸出 token 為 2 / 12 美元；luna：0.20 / 1.20 - [DeepSeek 定價—官方文件（api-docs.deepseek.com）](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) - V4-Pro：每 100 萬個輸入／輸出 token 為 0.66 / 1.98 美元（離峰時段）；公式：「成本 = token 數 × 價格」
氛圍編碼可結合 AI 分身、Second Brain 與脈絡工程。乾淨的脈絡與有條理的工作可能影響 token 用量及成功率。請連同模型價格與選擇一起考慮，並以相同任務的實測每項成果成本比較。 認識 [Ailoot](https://ailoot.ai/)。 ## 常見問題：2026 年哪個 AI 代理比較便宜：完成一項任務的成本 ### 如何用自己的執行紀錄計算每項完成任務成本？ 將所有嘗試的成本相加，包含失敗嘗試，再除以達到事先定義之可用成果的任務數。若使用平均執行成本，就除以用小數表示的完成率，例如 70% 寫為 0.7。 ### 能把基準測試成功率當成自己專案的成功率嗎？ 只能當參考。先在自己的專案用相同代表性任務測試，記錄 token 用量與通過驗收的成果，算出自身完成率，再判斷哪個代理較便宜。 ## Ailoot · 公司及其專案組合 Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。