控制 API 成本是代理式人工智能领域的一个严峻挑战。随着企业越来越多地采用自主人工智能代理来自动化复杂的工作流程，API 交互的数量和复杂性呈指数级增长。本文面向 API 产品负责人、工程主管以及负责管理利用人工智能的组织中 API 基础设施和预算的技术决策者。.
本指南的范围涵盖了由能够自主决策和迭代推理的代理式人工智能（Agentic AI）系统引入的独特成本驱动因素，并提供了优化 API 使用和防止费用失控的可行策略。我们将定义关键概念，如代理式人工智能（能够独立规划、推理和采取行动的自主系统）、语义缓存（一种重用类似 LLM 响应的方法）、AI 网关（用于控制和监控 AI API 使用情况的管理层）以及上下文窗口（LLM 处理每次请求的文本量）。.
理解API成本、代币消耗和智能体工作流之间的关系至关重要。在智能体AI系统中，成本主要由智能体工作流的每个步骤中大型语言模型（LLM）处理的代币数量决定。与传统的基于请求的系统不同，智能体工作流通常涉及多个推理循环、重试和大型上下文窗口，所有这些都会显著增加代币使用量，从而增加API成本。.
在本文结束时，您将了解为什么控制代理式 AI 的 API 成本很重要，代币消耗与代理式工作流程的联系，以及您可以采取哪些实际步骤来优化 AI 基础架构以实现性能和成本效益。.
快速回答
为了控制代理中的 API 成本 人工智能世界, 组织必须从传统的基于请求的监控转向基于工作流的可观察性。这包括跟踪每个代理决策循环的 token 消耗，实施语义缓存（一种存储和重用 LLM 对语义相似查询的响应的技术），设置基于 token 的速率限制，并使用 AI 网关（强制执行策略和监控使用情况的管理层）来管理冗余重试。将 token 视为云计算而不是免费 API 调用，企业就可以防止由自主 AI 代理造成的失控成本。.
在控制器件式人工智能系统的 API 成本方面，有效的策略包括在系统设计和提示开发过程中进行仔细规划，确保在不牺牲性能的情况下提高成本效益。.
您将了解到
- 为什么 AI 代理会将 API 成本推高 5 倍。.
- 迭代推理循环和冗余 API 调用的隐藏成本。.
- 如何从传统的 API 监控转向基于智能体的可观察性。.
- 控制 LLM 和 API 成本的五种可行策略.
- 如何使用 InvestGlass 客户关系管理 工作流自动化有助于安全且经济高效地管理人工智能集成。.
- 传统 API 管理与代理式 API 管理的区别。.
- 人工智能代理成本超支的真实案例以及如何避免它们。.
为什么现在应该关注 API 成本
由于人工智能代理的出现，API 产品所有者可能会在不久的将来看到 API 成本飙升高达五倍。随着企业应用程序越来越多地采用任务特定的 AI 代理——这些能够独立规划、推理和采取行动的自主系统——API 调用的数量正在爆炸式增长。如果没有适当的可观测性和成本控制机制，陷入重试循环或生成冗余调用的自主代理可能会悄悄地耗尽您的预算。了解如何管理这些成本对于可持续的人工智能部署至关重要。.
从人为驱动的 API 流量转变为机器驱动的自主流量，代表了软件交互方式的根本性转变。过去，用户点击一个按钮可能会触发一两次 API 调用。如今，一个负责相同目标的 AI 代理可能会触发数十次调用，因为它需要进行规划、检索上下文、执行操作和验证结果。流量的这种指数级增长需要一种全新的成本管理和系统架构方法。按使用量付费和按 API 调用次数定价的模型将成本直接与实际 API 使用量挂钩，这使得预算编制和成本管理更具挑战性，但也更精确，因为费用会随着实际消耗量而扩展。.
此外，为这些智能体提供支持的大型语言模型 (LLM) 的定价模型复杂且差异很大。不同模型之间的 token 成本可能相差 100 倍。定价结构通常包括基于账户的定价，即按链接账户（例如连接的第三方服务）收费，这可能更可预测，但如果连接器数量增加，可能会限制可扩展性。这与基于消费者的定价形成对比，后者侧重于最终用户身份验证，并可能提供不同的成本动态。一个简单的错误配置或设计不佳的提示都可能导致月底出现巨额意外账单。对于希望扩展其人工智能业务的企业来说，掌握 API 成本控制不再是一项可选项；在数字时代，这是生存和盈利的基础要求。.
定价模型和 API 成本
了解 API 用量背后的定价模式是从本质上管理代理式人工智能环境成本的基础。随着组织部署越来越多的 AI 代理和自动化工作流程，API 调用的数量和模式可能会发生巨大变化，因此选择适合您运营需求的定价结构至关重要。.
最常见的 API 定价模型包括按调用付费、分级使用付费和订阅加使用付费。每种模型对您如何管理成本以及预测在整个组织中使用量增加时的总支出都有独特的指导意义。.
每次通话付费定价 很简单：您为每次 API 请求支付固定费用。这种模式具有透明度且易于跟踪，适合 API 调用量可预测或受控的项目。但是，随着您的使用量增长，特别是当自主 AI 代理生成大量请求时，成本会迅速上升。对于使用量波动或高使用量的组织来说，这种模式的成本效益可能较低，因为没有规模折扣。受监管的机构必须仔细监控这些成本以保持预算控制。.
分级使用定价 引入了分级或基于使用量的分层定价，其中随着您达到更高的使用量区块，每次 API 调用的成本都会降低。例如，最初的 10,000 次调用可能会按一个费率计费，而后续的调用则按较低的费率计费。这种模式可以奖励增加的使用量，并有助于在您的 AI 代理在组织内得到更广泛的应用时管理成本。它还提供了一定的可预测性，因为您可以根据预期的用户分层来估算成本，尽管 API 请求的突然激增仍可能导致意外费用，如果您进入了更高的分层。.
订阅加使用定价 结合了固定的月度或年度费用以及包含的 API 调用额度。一旦超出此额度，额外的调用将按固定费率计费。这种混合方法提供了可预测性和灵活性的平衡，使组织能够在预算中考虑基本使用量，同时仅为超出部分额外付费。对于 金融机构 以及那些需要一定程度的保证访问但又希望避免因 API 活动意外激增而导致成本失控的受监管组织。.
选择合适的定价模型是成本优化的关键部分。组织应仔细分析其实际使用模式，考虑代理式 AI 可能如何影响其 API 调用量，并选择与运营需求和预算限制相符的模型。定期审查 API 支出并根据使用量增长调整您的计划，将有助于您控制成本并避免在您的 AI 项目扩展到整个组织时出现意外情况。.
代理人工智能的隐藏成本
什么是代理人工智能？
自主性人工智能（Agentic AI）是指能够自主规划、推理和行动以实现特定目标的人工智能系统，通常无需持续的人类输入即可做出决策并采取行动。这些代理能够进行迭代推理，从反馈中学习，并在与环境互动时调整其策略。.
为什么人工智能代理推高了 API 成本？
人工智能代理自主运行，无需持续的人类输入即可做出决策和采取行动。这种自主性通常会导致迭代推理循环，代理可能为了完成一项任务而多次调用同一个 API 端点。与遵循严格、确定性路径的传统软件不同，, 代理人工智能 探索不同的选项，有时会失败并重试，直到达到预期结果。.
最近，一个 公司 部署了一个AI代理来处理客户入职。代理完成了任务，数据看起来也很正常。直到有人注意到成本悄悄翻了三倍。该代理每个任务调用了同一个API端点六次，而不是一次。每次调用都会触发一次大型语言模型（LLM）的查询。没有人注意到，因为一切仍然在技术上“正常工作”。”
这种情况正变得越来越普遍。由于这些迭代推理循环，高效的代理在每次任务中的 token 消耗通常是普通代理的 10 到 50 倍。当代理在多代理系统中与其他代理协同工作时，复杂性和成本会呈指数级增长。成本不仅在于 API 调用本身，还在于每次交互都必须由 LLM 处理的巨大上下文窗口。LLM 通常根据输入 token（您发送给模型的文本）和输出 token（模型生成的响应文本）收费，因此理解输入和输出 token 对于准确跟踪成本至关重要。有效的成本跟踪对于监控和管理这些隐藏费用至关重要。.
代理 API 调用的解剖
要了解成本为何会失控，我们必须审视单次代理交互过程中发生的情况。当人类使用 API 时，通常是一个简单的请求-响应周期。当 AI 代理使用 API 时，过程要复杂得多：
- 规划： 代理查询大型语言模型（LLM）以确定根据用户请求应调用哪个 API。这个初始步骤要求 LLM 处理用户的提示和可用的工具描述。.
- 参数生成： 代理再次查询 LLM 以格式化 API 调用的正确参数。这通常涉及从对话历史中提取特定实体。.
- 执行 实际的 API 调用是面向外部服务或内部数据库的。使用批量请求或将操作合并为单个 API 调用，可以显著降低成本并提高效率，特别是在处理大量数据或执行多个相关操作时。.
- 评价 代理接收 API 响应，并查询 LLM 以评估响应是否满足原始目标。此步骤要求 LLM 处理 API 返回的可能很大的 JSON 或 XML 有效负载。.
- 更正 (循环)： 如果响应不充分或发生错误，代理将返回到步骤 1 或 2，生成新的 LLM 查询和新的 API 调用。.
这个多步流程意味着单个用户意图可能产生一系列昂贵的操作。如果代理遇到 API 返回的意外错误格式，它可能会进入重试循环，在几秒钟内消耗数千个 token，而永远无法实现目标。使用单个 API 端点来处理复杂或大型请求可以进一步优化性能并减少冗余处理。.
上下文膨胀的影响
另一个导致隐性成本增加的重要因素是“上下文膨胀”。LLM 根据处理的 token 数量收费，这包括输入的提示和生成的输出。随着代理程序处理复杂的任务，它通常会将先前步骤的结果附加到其上下文窗口中。.
定义 上下文窗口是大型语言模型在单次请求中处理的文本量（以 token 为单位），包括提示以及任何相关的历史记录或数据。.
如果代理发出五个API调用，并在其后续提示中包含每次调用的完整响应，那么token 计数 指数级增长。一个以 500 个 token 的提示开始的任务，在最后一步可能需要 10,000 个 token 的提示。这种复合效应是代理工作流比简单、单轮的 LLM 交互成本高得多的主要原因。.
零售类比：追踪重要事项
API 可观测性需要如何改变？
这让我想起了零售业中的一些事情。一家商店可能会追踪有多少顾客进店（例如，1000 名顾客）。但是，那些追踪了顾客触摸了什么、在哪里犹豫、在哪里放弃的商店，最终成为了亚马逊。.
API 产品所有者现在有了同样的机会。传统的 API 可观测性是为人类驱动的流量而构建的，侧重于延迟、错误率和每分钟请求数。在由代理驱动的人工智能世界中，这已不再足够。当代理调用您的 API 时，那些跟踪正确指标的产品所有者将领先一步。.
您需要跟踪：
- 哪个LLM模型正在驱动这些调用？ 不同的模型具有截然不同的成本效益。复杂的推理任务可能需要高端模型，而简单的数据提取可以使用更便宜、更快的替代方案。.
- 每个工作流的令牌成本，而不仅仅是每次请求的令牌成本： 了解代理商从头到尾整个决策过程的总成本。.
- 代理重试同一端点时，决策循环： 识别代理卡住的效率低下或失控的循环。.
- 哪些代理操作能产生真正的商业价值，哪些是噪音： 过滤掉无助于最终结果的冗余调用。同时，跟踪收入与成本至关重要，以确保 API 使用与业务价值保持一致并支持盈利能力。.
- 人类开发者永远不会创建的故障模式： 识别非确定性代理行为，例如臆想 API 参数或反复尝试访问已弃用的端点。.
这些数据将告诉您如何以不同的方式为您的 API 定价，哪些端点需要加大投入，以及代理商实际上喜欢使用哪些集成。.
代理可观测性的转变
代理可观察性需要范式转变。工程团队必须着眼于捕捉代理整个思考过程生命周期的“跟踪”，而不是孤立地查看 API 请求。这包括初始提示、代理决定使用的工具、中间 API 调用、收到的响应以及最终输出。.
如果没有这种级别的可见性，几乎不可能诊断成本飙升。您可能会看到您的 API 网关处理了 10,000 个请求，但如果没有智能可观测性，您将不知道这些请求是由 10,000 个不同的用户生成的，还是由一个陷入无限循环一小时的 AI 代理生成的。.
超越基础指标
传统的监控工具常常以使代理行为模糊不清的方式聚合数据。例如，即使少数代理工作流由于重试循环而花费异常长的时间，平均延迟指标也可能看起来正常。要真正了解正在发生的事情，您需要高基数的可观察性，它允许您按代理 ID、工作流类型和特定 LLM 模型版本对数据进行切片和切块。.
这种详细程度对于查明成本超支的根本原因至关重要。它可以让你精确地找出是哪个代理，执行哪个任务，导致了 API 使用量的激增。掌握了这些信息，你就可以实施有针对性的修复，而不是采取广泛、限制性的措施，以免破坏合法的流程。.
控制 API 成本的策略
您可以采取哪些实际步骤来管理这些成本？
为防止预算超支，组织必须实施针对人工智能代理的健全成本控制策略。随着人工智能的普及，大多数团队都会受益于这些有效的策略来管理成本。当成本由令牌消耗而非请求量驱动时，仅依靠传统的速率限制是不够的。.
1. 实现语义缓存
定义 语义缓存是一种存储先前大型语言模型查询结果的技术，并将其重新用于未来具有相同含义的请求，即使措辞不同。与精确匹配缓存不同，语义缓存能理解查询背后的意图。.
语义缓存如何降低成本？
如果一位客服人员先问：“客户的风险承受能力如何？”，随后又问：“你能告诉我这位客户的风险特征吗？”，语义缓存会识别出这两个问题表达的是同一个意思。 它会返回缓存中的响应，而非向大语言模型（LLM）发起新的、耗费资源的API调用。这可将LLM成本降低多达50%，并显著减少延迟，从而使您的客服系统运行得更快、成本更低。.
语义缓存特别适用于代理经常处理相似类型的数据或回答常见问题的环境。通过减少对 LLM 的冗余调用次数，您不仅可以节省成本，还可以提高应用程序的整体响应能力。.
了解更多关于语义缓存 这里.
2. 使用 AI 网关进行速率限制
定义 AI 网关是位于您的应用程序和 LLM API 之间的一个管理层，提供基于令牌的速率限制、使用情况跟踪和策略执行等功能。.
为什么AI网关对于自主AI至关重要？
AI 网关充当您的应用程序和 LLM API 之间的控制平面。它允许您强制执行基于令牌的速率限制，防止单个失控的代理耗尽您的全部预算。.
与其限制每分钟的请求数，不如限制每小时的令牌数，这更能准确地反映成本。网关还可以简化工具切换和策略执行，而无需团队重新构建整个系统。随着我们朝着 API 密钥的终结, AI 网关将成为管理自主系统的身份验证、路由和成本控制的标准方法。.
此外，AI网关还可以提供智能路由功能。它们可以将简单的查询自动发送到更便宜的模型进行初步处理，只有在需要复杂推理时才升级到更昂贵的模型。这种过滤策略通过利用成本较低的资源来处理简单的任务，从而帮助控制API成本。此外，智能路由还可以根据实时成本和性能考虑，在OpenAI、Anthropic或Google等不同提供商之间进行选择。这种动态路由可确保您始终使用最具成本效益的工具来完成工作。.
3. 将人工智能遥测数据与基础设施遥测数据分开
如何处理大量可观察性数据？
AI 代理生成的遥测数据量是传统应用程序的 10 到 100 倍。每个推理步骤、提示和工具调用都需要记录以进行调试和合规性检查。将所有这些数据通过传统的可观察性管道进行路由，可能会导致监控供应商的高额按 GB 定价。.
聪明的团队正在将 AI 遥测数据（如代理跟踪和prompt/response对）与标准基础设施指标分开。使用供应商中立的收集层，您可以根据数据类型和优先级将数据路由到不同的后端。您可能将高级指标保留在主仪表板上，但将详细的代理日志路由到更便宜的长期存储。.
这种分离确保了您的监控成本不会随着 AI 使用量的增加而线性增长。它使您能够在不为存储大量文本数据支付高昂费用的情况下，保持调试代理行为所需的深度可见性。.
4. 优化上下文窗口
上下文管理如何影响 API 定价？
LLM API调用的成本与上下文窗口的大小（发送给模型的文本量）成正比。“AI代理”经常遭受“上下文膨胀”的问题，即它们会将所有操作和API响应的历史记录附加到每个新请求中。.
定义 上下文窗口是语言模型在单个请求中处理的令牌（单词或字符）的总数，包括提示以及任何相关的历史记录或数据。.
为了控制成本，开发人员必须实施严格的上下文管理。这包括总结之前的步骤、修剪不相关的信息，并且只发送下一决策所需的必要数据。这些优化在降低成本的同时，保持了系统的核心功能。通过保持较小的上下文窗口，您可以大大降低代理工作流程中每次 API 调用的 token 成本。.
向量数据库和检索增强生成（RAG）等技术也有助于管理上下文。.
- 向量数据库 是存储高维向量数据的专用数据库，能够高效地进行相似性搜索和检索与大型语言模型相关的有用信息。.
- 检索增强生成 是一种大型语言模型在生成响应之前从外部来源检索相关文档或数据的方法，从而减少了在提示中包含所有上下文的需要。.
代理可以查询向量数据库，仅检索最相关的段落，而不是将整个文档发送给 LLM，从而大大减少令牌负载。.
5. 为失控循环实现断路器
您可以如何阻止代理机构烧掉您的预算？
即使经过周密的计划，人工智能代理也可能陷入递归循环。它们可能会反复调用返回错误的 API，每次尝试使用略有不同的参数。.
在 API 网关层面实施熔断器至关重要。熔断器会监控代理的行为，如果检测到在短时间内频繁、重复的失败模式或过度的令牌消耗，它会自动切断访问。这可以防止一个小小的 bug 演变成巨额账单。.
断路器应根据代理的预期行为进行配置，设置特定的阈值。例如，如果一个代理通常需要五个步骤来完成一项任务，那么当代理达到十个步骤仍未成功时，断路器就可能会触发。这种主动的方法对于减轻与自主系统相关的财务风险至关重要。.
传统 API 管理与代理式 API 管理的比较
为了充分理解必要的变革，将传统的API管理与代理式AI环境的需求进行比较是很有帮助的。.
该表格重点介绍了现有工具为何在应用于人工智能代理时常常力不从心。工作基本单位已从“请求”转变为“令牌（token）”，管理策略也必须随之调整。.
在生产环境中管理 API 成本变得更加复杂，因为实际的 AI 集成和持续同步需要仔细监控模型使用情况和定价策略。相比之下，测试或预演环境允许在完全部署前进行受控的实验和性能验证，有助于识别潜在的成本驱动因素并优化工作流程。.
在传统系统中，请求的峰值通常表明用户活动增加或出现简单的错误，例如客户端应用程序中的无限循环。在代理系统中，令牌消耗量的激增可能表明代理在理解 API 响应时遇到困难，并且正在反复查询 LLM 以获取帮助。根本原因不同，因此监控和缓解策略也必须不同。.
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人工智能的影响不仅仅局限于后台运营。. 机器人人工智能销售 正在改变企业互动方式 展望 和客户。AI代理可以自主研究潜在客户、起草个性化的 外联邮件, ，甚至安排会议。.
但是，如果这些销售代理管理不当，他们可能会通过无休止地查询数据库或生成过于冗长的回复，迅速累积巨额的 API 账单。InvestGlass 帮助您释放…… AI 销售 在控制成本的同时。我们的平台允许您为销售代理设定明确的界限，确保他们专注于高价值活动并在您定义的预算内运作。.
深入剖析：代币优化的机制
要在代理的世界中真正掌握 API 成本控制，有必要了解 token 优化的机制。Token 是 LLM 的基本货币，代理的每一个决定都会消耗它们。.
提示工程以提高效率
您构建提示词的方式会直接影响代币消耗。冗长、无结构的提示词需要大语言模型处理更多信息，从而增加了 API 调用的成本。通过采用简洁、高度结构化的提示词格式，您可以显著减少代币使用量。.
例如，与其要求代理“阅读整份文件并告诉我客户的投资目标是什么”，不如采用更具针对性的方法。您可以先使用成本更低、速度更快的模型提取文件的相关部分，然后只将该部分传递给功能更强大的模型进行分析。这种多步骤方法虽然涉及更多的 API 调用，但通常能带来更低的总体 token 成本。.
模型路由与选择
并非所有任务都需要最先进（也最昂贵）的语言模型的推理能力。许多常规任务，例如数据格式化或简单分类，都可以由更小、更便宜的模型处理。.
实施智能模型路由是成本控制的关键策略。AI网关可以分析传入请求的复杂性，并将其路由到合适的模型。如果代理需要解析JSON响应，网关可能会将请求路由到一个快速、便宜的模型。如果代理需要生成复杂的财务报告，网关可能会将请求路由到一个更强大的模型。这种动态资源分配确保您不会为简单的任务支付过高的费用。.
微调的作用
在某些情况下，在您的特定数据集上微调小型模型可能比依赖大型通用语言模型提供更具成本效益的解决方案。微调模型通常可以在特定任务上实现相当的性能，同时消耗的标记大大减少。.
虽然微调需要前期在数据准备和训练上投入，但它能带来可观的长期节约，特别是对于大批量代理工作流程。InvestGlass 可以帮助您评估微调是否适合您的具体用例，并提供部署和管理自定义模型所需的基础设施。.
持续监控的重要性
在具身AI的世界中，成本控制不是一次性设置，而是需要持续的监控和调整。随着您的代理程序不断演进并承担新任务，它们的API使用模式也会随之改变。.
设置警报和阈值
主动监控对于在成本飙升演变成重大问题之前发现它们至关重要。您应该根据令牌消耗量、API 错误率和工作流时长设置警报。如果某个代理突然消耗的令牌数量是平时的两倍，或者某个特定工作流的完成时间明显变长，您的工程团队应立即收到通知。.
这些警报应与特定的业务指标挂钩。例如，如果通过人工智能代理引入新客户的成本超过某个阈值，您可以设置警报。这可以确保您的监控工作与您的整体业务目标保持一致。.
代理行为的定期审计
除了实时警报外，您还应定期审计座席的行为。这包括审查您的可观测性工具生成的跟踪和日志，以识别低效率和需要改进的领域。.
您的代理是否经常陷入重试循环？它们是否在进行冗余的 API 调用？它们是否在使用最具成本效益的模型来完成任务？通过回答这些问题，您可以不断优化您的代理工作流并最大化您的 API 使用效率。.
结论
生成式AI的兴起为自动化和效率带来了巨大的机遇，但同时也带来了严峻的成本管理挑战。API产品负责人必须适应一个机器驱动的流量产生巨额代币消耗和复杂推理循环的世界。.
通过将您的可观测性策略转移到关注工作流，实施智能语义缓存，强制执行基于令牌的速率限制，并利用 InvestGlass 这样的强大平台，您可以驾驭人工智能代理的强大功能，而不会破坏 银行. 关键在于从一开始就将成本意识融入您的系统中，将人工智能互动视为必须管理和优化的宝贵计算资源，而不是免费的 API 调用。.
在代理式人工智能时代取得成功的组织将是那些掌握成本控制艺术的组织。他们将是那些跟踪正确指标、实施正确保障措施并不断改进其自动化工作流程的组织。通过正确的方法和工具，您可以将 API 成本管理这一挑战转化为竞争优势。.
常见问题 (FAQ)
- 什么是人工智能代理？ 人工智能代理是一种自主系统，它能够观察其环境、处理信息并采取行动以实现特定目标，而无需持续的人类干预。它们越来越多地被用于自动化复杂的业务流程。.
- 为什么 AI 代理会推高 API 成本？ AI 代理经常会使用迭代推理循环，这意味着它们可能会多次调用同一个 API 端点来完成单个任务。这些调用中的每一次都可能触发一次 LLM 查询，从而迅速增加 token 消耗和成本。.
- 传统 API 可观测性与 Agentic 可观测性之间的区别是什么？ 传统的可观测性侧重于每请求延迟和错误率等指标。代理可观测性则跟踪整个工作流程，包括每个决策循环的 token 成本、驱动调用的具体 LLM 以及每个操作的业务价值。.
- 语义缓存是如何工作的？ 语义缓存会存储先前 LLM 查询的响应。当一个具有相同语义含义（即使措辞不同）的新查询出现时，系统会返回缓存的响应，而不是进行新的 API 调用，从而节省 token 和金钱。.
- 什么是AI网关？ AI网关是位于应用程序和大型语言模型API之间的一层管理。它提供基于令牌的速率限制、使用跟踪和策略执行等功能，有助于控制成本和管理访问。.
- 为何基于令牌的速率限制比基于请求的速率限制更适合人工智能？ 因为 LLM API 调用的成本基于处理的 token 数量，而不仅仅是请求的数量。一个包含大量提示的单个请求可能比多个小型请求成本高得多。基于 token 的限制可以更准确地控制成本。.
- 我怎样才能阻止一个失控的 AI 代理耗尽我的预算？ 通过 AI 网关实现严格的令牌式速率限制，设置 API 使用异常峰值的警报，并确保您的可观测性工具跟踪每个工作流的成本，以便您能够快速识别并停止低效循环。.
- 为什么监控人工智能遥测数据的成本如此之高？ 人工智能代理会比传统应用程序生成更多的数据（跟踪、日志、指标），因为调试需要记录每个推理步骤、提示和工具调用。传统的按GB计费模式使得这非常昂贵。.
- InvestGlass 如何帮助 人工智能自动化? InvestGlass 提供 CRM 工作流程自动化和无缝的 API 集成，使企业能够高效部署人工智能代理，同时保持对其流程和数据的可见性和控制力。.
- 在代理式人工智能世界中控制 API 成本的第一步是什么？ 第一步是获得可见性。开始跟踪每个工作流的代币消耗，并找出哪些代理和端点导致了最多的成本。你无法优化那些你无法衡量的东西。.
