最近跟几个做AI落地的朋友聊，大家都在吐槽同一个问题：Agent好用是好用，但真的"烧钱"。
一个稍微复杂的任务，来回调十几二十次大模型，Token 哗哗地消耗啊，一天下来账单真的受不了。
分享几个省钱的招：
第一，给 Agent加个="刹车"。设定最大轮次上限，超过就终止或降级，别让它在死循环里烧Token。
第二，缓存和共享上下文。同一个工具描述、系统提示、上下文块反复传，是大头开销。能缓存就缓存，能把多个调用做上下文复用就别重复传。
第三，模型选型要"丰俭由人"。简单任务用小模型，复杂推理才上大模型，动态路由调度，成本能砍掉一半不止。