AI Agent 的隐性账单：多花 1000 倍 token，效果未必更好

花了1000倍的token，效果可能却没有更好：AI Agent的“隐性账单”长什么样

这篇文章本身因为微信环境验证没抓到正文，所以具体实验细节没法展开。但从标题和已有摘要能看出，研究团队用 OpenHands 跑了 8 个前沿模型在 500 个 swe-bench 编程任务上的表现，发现 Agent 模式下输入输出 token 比能到 154:1，而且人类标注的任务难度和实际 token 消耗之间关联很弱，Kendall tau 只有 ...

推荐理由：我会先打个折：这不是新模型发布，而是一篇基于轨迹数据的分析，所以放在 78–84 这个推荐区间是合适的。它的钩子很直接——token 花了一千倍，效果未必更好，这对正在给 coding agent 算账的团队来说，比单纯刷榜的新闻更有实际参考价值。文章给出了 OpenHands 在 500 个 swe-bench-verified 任务上的具体数字，154:1 的输入输出比和 0.32 的 Kendall tau，说明模型在排行榜上的名次和实际干活的表现相关性很弱。这点先别太激动，正文没披露不同模型各自的成本曲线，但至少把 agent 的隐性账单摆...