Unverified50% confidenceFactExact time
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
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7/21/2026
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Unverified长程任务的Token消耗呈O(N²)二次方增长，因每步都需传入不断增长的上下文历史81% similarUnverifiedReasoning Effort档位越高，模型可消耗的思考Token上限越大，但延迟和Token成本相应线性乃至超线性增长78% similarUnverifiedReAct的线性思考-行动循环在需要并行探索多条路径的任务时效率低下，且每步推理的Token消耗累积导致长任务计算成本呈二次方增长77% similarUnverified智能体工作流大量部署后，Token使用量和推理需求会显著增加，单次调用效率提升可能赶不上任务规模扩大的速度73% similarUnverified推理预算越高，模型响应延迟和 Token 消耗成倍增加，但在数学证明、复杂算法设计等场景表现显著提升71% similar
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