エージェント AI
コンテキスト蓄積、ツール呼び出し、繰り返し推論ループを含むマルチステップエージェントワークフローの費用を比較します。
最も重要なポイント
エージェント AI ワークロードには独自のコストドライバーがあります。コンテキストはステップを経て蓄積し、ツール呼び出しは入出力オーバーヘッドを追加し、キャッシュヒット率は合計コストに大きく影響します。低い入力価格と良いキャッシュサポートが最も重要です。
基本例
このページは6,000入力トークン（蓄積コンテキスト）、3,000出力トークン（ツール呼び出し＋最終応答）、月間3,000エージェントセッションを前提としています。
基本例での低コストエージェント AI モデル
これらの行はサーバーでレンダリングされるため、スクリプト実行前に検索エンジンが読み取ることができます。
| モデル | 入力 | 出力 | 月間コスト |
|---|---|---|---|
| titan-embed-text-v2 | $0.0200 / 1M tokens | N/A | $0.36 |
| Qwen2.5-Coder-3B-Instruct | $0.0100 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | $0.45 |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | $0.0100 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | $0.45 |
| Qwen2.5-Coder-7B | $0.0100 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | $0.45 |
| llama3.2-11b-vision-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | $0.49 |
| llama3.2-3b-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | $0.49 |
| Llama-3.2-3B-Instruct | $0.0200 / 1M tokens | $0.0200 / 1M tokens | $0.54 |
| paddleocr-vl | $0.0200 / 1M tokens | $0.0200 / 1M tokens | $0.54 |
推奨されるより安価なモデル
| モデル | セッションあたりコスト | 月間コスト |
|---|---|---|
| titan-embed-text-v2 | $0.000120 | $0.36 |
| Qwen2.5-Coder-3B-Instruct | $0.000150 | $0.45 |
| Qwen2.5-Coder-7B-Instruct | $0.000150 | $0.45 |
| Qwen2.5-Coder-7B | $0.000150 | $0.45 |
| llama3.2-11b-vision-instruct | $0.000165 | $0.49 |
| llama3.2-3b-instruct | $0.000165 | $0.49 |
| Llama-3.2-3B-Instruct | $0.000180 | $0.54 |
| paddleocr-vl | $0.000180 | $0.54 |
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