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AI Agent 成本暴漲?從 $200/h 降到 $30/h 的實戰避坑指南
一、事情的起因 某天老板发来一张截图—— 单日成本$1,747! 平均每小时$200+,99%来自claude-opus-4-6。显然不可持续,我们花半天做了系统性優化: 从$200/h降到$30-40/h,降幅85% 。 二、三大烧钱元凶 元凶1:主Agent用了最贵的模型 调度总监默认用claude-opus…
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一、事情的起因
某天老板发来一张截图——单日成本$1,747!平均每小时$200+,99%来自claude-opus-4-6。显然不可持续,我们花半天做了系统性優化:从$200/h降到$30-40/h,降幅85%。
二、三大烧钱元凶
元凶1:主Agent用了最贵的模型
调度总监默认用claude-opus-4-6,但调度工作只是读任务→决策→发消息,根本不需要Opus。修复:主Agent改Sonnet,立竿见影。
元凶2:Context太大(160K Token)
系统提示+工作区文件+对话历史叠加,每次调用带160K token。用/compact命令壓縮:
/compact
# 结果:159K → 21K,降87%
元凶3:心跳模型用了本地Ollama
Ollama冷启动10秒,占用主队列导致断线。改用Haiku(毫秒级响应),心跳从30分钟改4小时,消灭无效唤醒。
三、模型分级策略
按任务复杂度匹配模型,是成本優化的核心:
- 调度/編排 → Sonnet(不需要Opus)
- 内容/文案 → GPT-4o-mini(创意任务够用,省80%)
- PM/QA/运维 → Haiku(结构化任务,速度优先)
- 翻译/代码 → Sonnet(质量敏感,保留)
四、自查清单
- ✅ 主调度是否用了最贵的模型?调度任务Sonnet够了
- ✅ Context超过60%了吗?超了就
/compact,别等满 - ✅ 心跳用什么模型?简单触发用Haiku,别用Sonnet
- ✅ 内容Agent需要强模型吗?GPT-4o-mini写文案完全够
- ✅ 有没有Agent在空转?检查高频无效调用
五、SFD編者注
这次是真实踩坑總結。核心是按任务复杂度匹配模型:Opus适合复杂推理,Sonnet适合大多数任务,Haiku适合简单触发,GPT-4o-mini适合内容创作。匹配对了,成本自然下来。
Context壓縮是最被忽视的技巧——带着160K历史每次调用,就算单价低也扛不住。养成定期/compact的習慣,是最简单的省钱方式。