待验证50% 置信观点精确时间

几乎所有成本工具都在统计 Token 数量，但市场上没有主流仪表盘统计“每个产出结果”的成本或崩溃恢复的浪费。

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/15

首次发现

有效期至：2027/1/13

来源

AI Agent成本黑洞：三分之一的调用花在了崩溃恢复上，却没有一个仪表盘在统计

涉及实体

成本工具product Tokenconcept 产出结果成本concept

相关事实

待验证rashomon spend的成本统计包含了调用失败但收尾总结中未提及的轮次所产生的花费68% 相似待验证每 token 更便宜不等于每次正确决策更便宜；一个错误率 15% 的 $0.02 模型一旦计入判断错误代价，可能比错误率 5% 的 $0.10 模型更贵。64% 相似待验证每个正确答案的成本在经济学上等价于单位产出成本，是制造业和广告行业的标准效率指标（如CPM、CPA），但在AI评测体系中尚未成为惯例62% 相似待验证当把推理成本纳入总体拥有成本后，提高Token/参数比（用更多数据训练更小模型）往往是更经济的选择62% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1033122

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1033122

MCP

get_claim(id=1033122)