Agent Arena揭示提示缓存降本效果
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Agent Arena揭示提示缓存降本效果
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AI 综述
Agent Arena发布成本分析，称头部前沿模型已将提示词缓存读取价降至普通输入价的5%，而两年前的缓存读与新鲜输入同价；没有缓存时，头部10名Agent的典型任务成本约为原来的3.6倍，上涨260%。 该分析基于2026年9月12日至10月23日的26,225个会话、30个Agent和13家实验室追踪数据，以及六家实验室自2024年1月以来的缓存价格。数据显示，各模型单任务token中86%至96%属于重读，说明提示缓存已成为降低Agent运行成本的关键机制。
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最新进展10月30日 23:07
Agent Arena 分析 Agent 无缓存成本上涨 260% 与提示词缓存折扣升至 95%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI HuntAgent Arena 分析 Agent 无缓存成本上涨 260% 与提示词缓存折扣升至 95%
Agent Arena 基于 26,225 个会话、30 个 Agent 和 13 家实验室的 trace 数据，分析无缓存成本上涨 260% 及提示词缓存折扣从 0 升至 95% 的原因。数据显示，各模型单任务 token 中 86%–96% 为重读；GPT-6 Astra 典型任务成本为 $4.71，无缓存最贵场景达 $801。
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