AI Economics 實務指南
AI Agent 點解容易令 Cloud Bill 失控？
AI Agent 往往不只呼叫模型一次。它可能搜尋資料、執行工具、重新規劃、重試及再次呼叫模型；同一項工作因此產生多次 Token、Database、Network 及 Compute 成本。應量度每次完成工作的成本，而非只看單次模型價。
成本如何累積
一次 Agent Run 可能包含 Planner、Retrieval、Tool Call、Validation 及 Retry。每一輪都可能新增 Token、Embedding、Vector Query、Database、Network 及 Background Job 成本。
為每個 Agent 設邊界
- 限制最大 Step、Retry、Token 及 Tool Call。
- 為簡單步驟使用較小模型，困難推理才升級。
- 記錄每次 Run 的成本、時間、結果及停止原因。
- 高風險行動設人工批准及清楚 Owner。
量度有用完成，不是活動量
Call 數、Token 數及運算時間只是消耗。管理層真正需要的是每個成功完成工作、例外率、人工覆核、錯誤及業務產出。
方法參考及檢視日期
以下連結提供相關定義、架構或實施考慮；文中方法由 iGears 綜合整理，並非任何供應商的固定報價或成效承諾。
最後檢視：2026 年 8 月 30 日