【文/观察者网专栏作者 唐晓甫】

最近，AI Agent（AI智能体/助理/助手）成为一个非常热门的话题。作为一个长期跟踪AI发展、但已经忘记如何编程的人，我也在一直追逐前沿动态，试图更加高效地学习使用AI Agent，拓展自己的能力边界。

于是继5月份，我和AI一起从零开始，低效手搓出一个功能不全的简易版Agent后，我把目光投向了已经颇具规模的成熟Agent，选择了朋友推荐的新兴开源Agent——Hermes，然后将API（应用程序编程接口）选定为我的老朋友DeepSeek。

当然，开了高权限的Agent能干的事情确实非常多，不仅能和你搞出聊天bot、相对高效率地编程、对很多参数配置进行一句话修改，还能模拟键鼠绕过传统的反爬虫程序，读取不少东西。当然这个过程也并非一帆风顺，也会出现改错东西致使软件崩溃的情况，例如我在修改bot参数的时候，Agent会意外篡改原来的API信息、并且没事就切换输入法繁简体，还挺无语的。

令人惊叹的低价

只不过最让我意外的还是DeepSeek，由于我本来对编程已经忘得差不多了，本地也没有很多编程工具和软件包，每次在调试程序的时候，我给出的提示词都比较模糊，导致精细调整时浪费很多词元。于是在一次次不断地为本地Agent界面功能升级、自动输出skill以及编程的过程中，不知不觉，我的词元消耗量在短时间内达到了相对庞大的数字——4.5亿。

我不太清楚这个数字意味着什么，尤其是我的第一选择一直是DeepSeek，没有使用过其他公司的官网API，我并不知道这背后隐藏着中美AI大模型最核心的差异之处。我只是稀里糊涂地查了一下账单，发现我四天浪费4.5亿词元的结果是——我只要为此付出35块钱。

到这时，我才突然想起来，我是不是可以问问ChatGPT，4.5亿词元意味着什么。于是我向ChatGPT提出了这个问题：4.5亿词元是不是很多？然后它给出了回答：

是的，4.5亿词元非常多。直观说：

1.内容量级很大

4.5亿词元大致相当于：

英文：约3亿多个英文单词

中文：可能约3亿到4.5亿个汉字/字符级内容

如果一篇长稿按1万词元算，大概是4.5万篇长稿，如果一本书按10万到20万词元算，大概是2250到4500本书

2.API成本也不小

按OpenAI当前官方价格，GPT-5.5标准API是输入$5/100万词元，输出$30/100万词元；GPT-5.4mini是输入$0.75/100万词元，输出$4.50/100万词元。所以4.5亿词元=450个“百万词元”。

结论：

4.5亿词元已经不是普通个人使用量，而是中大型内容处理、批量摘要、数据清洗、知识库构建、批量翻译/改写这类项目级用量。

由于ChatGPT的这个回答超出了我的预期，我就问了一下，4亿词元（还不是4.5亿）用美国的API要多少钱？答案再次让我惊讶。

根据ChatGPT、Gemini和Claude的说法，即便在最便宜的情况下，用GPT-5.4nano全输入4亿词元，也要80美元。而如果是全输出，最贵的GPT-5.5会收费1.2万美元。可以这么说，即便按美国主流模型中最便宜的报价计算，处理4.5亿词元的成本，理论上也会是我这次DeepSeek浪费行动所花成本的约17.5倍。

然后我想了想，也许是因为我的缓存命中比较高的原因（DeepSeek也是出了名的缓存命中高），所以导致收费很低。于是我问了一下，如果缓存命中率达到99%（显然正常情况下是不可能的），4亿词元我要花多少钱？答案如下：

我们可以看到，哪怕是我把缓存命中率提到99%，无论是ChatGPT、Gemini还是Claude的旗舰大模型的收费标准都显著高于DeepSeek，甚至高于DeepSeek几十倍收费依旧是常态。

当然，这次Agent实验过程中，我没有用什么专门的编程软件，也没有调用现成的工具库、多专家Agent或者Skill库，没有用Codex或者Claude Code中转CC Switch连接DeepSeek，也知道DeepSeek在处理一些问题的时候会非常笨拙且消耗词元，所以我这次只是单纯比较词元的价格。

也许有人认为这样单纯追求廉价意义有限。因为在AI狂飙突进的叙事下，似乎极致的性能才是一切的核心，谁能率先实现AGI，谁就能拿到打开下一个时代的钥匙，然后在一夜之间带来生产力的飞升和文明的进化，所以一切高投入都是值得的。

这里我们先抛开DeepSeek V4 Pro本身的Agent性能，以及国人是否可以围绕DeepSeek等国产大模型创造更高效的Vibe Coding生态等问题不谈，而是更加细致地从价格和财务的角度关注2026年上半年的AI生态，就会发现，所谓“一切高投入都是值得的”之类的结论似乎太武断了。