Unverified50% confidenceSolutionExact time
Token成本优化策略包括对长期记忆做压缩摘要、设置分级响应逻辑（简单互动用轻量模型关键剧情用高性能模型）、将世界观校验拆分为低成本分类任务
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9/11/2026
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Unverified多智能体系统的Token优化策略包括模型路由、压缩智能体间传递的上下文、缓存中间结果72% similarUnverified多智能体并行架构通过同时探索多条解题路径以更高算力换取更低错误率和更短挂钟时间，但代价是Token消耗成倍增加72% similarUnverified对简单子任务使用轻量级模型、引入缓存机制减少重复调用是Agentic AI成本控制的权衡手段71% similarUnverified自注意力机制允许模型在处理每个 Token 时动态权衡序列中所有其他 Token 的重要性，从而捕获长距离语义依赖69% similarUnverified智能体模式下Token消耗呈非线性增长，因每次工具调用结果追加到上下文中，多步骤任务的Token消耗可达O(n²)级别，使低成本模型对智能体场景至关重要69% similar
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