不做缓存，你的 AI Agent 成本会高 10 倍

Artificial Analysis 联合创始人 George Cameron 分析 2026 年 Agent 成本由输入 token、缓存命中率和步数驱动，举例同一任务有缓存约 21 美元、无缓存超 200 美元；并介绍智能指数、开源权重模型紧随其后、智能每年约便宜 10 倍，以及如何区分需要最强模型与可用更便宜模型的任务并做基准选型。

AI推荐理由 Artificial Analysis 联合创始人拆解 2026 年 Agent 任务成本结构（输入 token、缓存命中率、步数），给出同一任务约 21 美元与超 200 美元的缓存对比，并讨论智能指数、开源权重模型追赶与模型选型方法，数据具体、对成本优化有实用价值；数据来自演讲示例，未提供完整可复现基准。