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行业动态
Optimizing cost per task and proving agent ROI on Amazon Bedrock
AI 摘要
AWS 发布技术文章，提出在 Amazon Bedrock 上评估 AI 智能体成本与投资回报的方法：主张以「每任务成本」而非「每 token 价格」衡量开销，指出分词器效率、输出冗长、智能体循环次数和推理开销四项隐性成本因素，并给出提示缓存、模型路由、输出约束、批量推理四种降本手段；同时建议先记录人工基线，将工作流作为对照实验运行，用每成功任务成本、重试次数、人工分钟数等指标和五维记分卡证明智能体是否优于人工。
简评
企业用 AI 智能体时常只盯着 token 单价，结果账单和实际产出对不上。这套方法把成本算到「完成一件事」上，并要求先量人工基线再谈替代，能帮团队避免为看似便宜却反复出错的模型多付钱，也让管理层判断该扩张还是该停掉某个智能体。
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