北京
一个父agent负责规划，几个子agent分头去搜文件、跑测试。这套"agent集群"的干活方式，正在把token用量推向一个新量级。
a16z的数据给出了两个数字：agent消耗的token接近人类的5倍，六个月内增长了14倍。用量涨得这么快，收费方式自然要跟着变。
钱花在哪了
关键在于，这些新增的token大部分流向了更便宜的模型。子agent干的活很窄——搜索文件、跑测试，这类任务容易验证对错，也就可以路由给最便宜、又能通过验证的那个模型。
换句话说，agent集群不是一味烧钱堆算力，而是在用分工把成本压下来。父agent做规划，子agent做执行，执行环节交给便宜模型，贵的地方只留在真正需要判断的节点上。
按席位收费撑不住了
问题出在计费方式上。按用户收费、按席位收费，前提是每个人的用量大致可预期。但agent的token消耗接近人类的5倍，还在六个月内翻了14倍，这个前提已经不成立。
用量和席位脱钩之后，按量计费就成了更自然的选择。agent消耗的token规模，甚至会超过前沿模型带来的收入——收费的锚点，从"多少人用"变成了"用了多少"。
对做AI软件的人来说，这不只是账单怎么开的问题。当agent成为主要消耗方，产品设计、成本结构、定价逻辑都得跟着重算一遍。
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