待验证50% 置信事实精确时间

LLM 的 Token 成本大致随上下文长度线性增长，而调用次数随 Agent 数量增加，两者相乘导致非线性膨胀。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/13

首次发现

来源

LangGraph Supervisor Token消耗等于8个Agent总和？优化方案解析

涉及实体

Tokenconcept 上下文窗口concept

相关事实

待验证超长上下文模型的计算成本随上下文长度呈非线性增长76% 相似待验证长程任务的Token消耗随步骤数呈近似二次方增长，而非线性增长72% 相似待验证上下文越长，显存与计算开销随长度呈近似平方级增长。71% 相似已验证多Agent并行实例数量的增加将使API调用成本线性甚至超线性增长70% 相似待验证守护 Agent 方案每一步都调用额外 LLM 会增加开销与延迟抖动，且守护 Agent 本身可能被绕过或犯错，形成新的攻击面。70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1019721

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1019721

MCP

get_claim(id=1019721)