智能体运行时的成本模型：Token、KV Cache、GPU 与工具调用

智能体运行时的成本结构远超传统云原生模型，只有理解推理、状态与工具链的乘积关系，才能实现高效治理。

智能体运行时的成本模型

智能体运行时的成本模型与云原生时代有本质区别。Kubernetes 的成本主要来自“Pod × 时间 × 资源”，而智能体运行时的成本则由“推理 × 状态 × 工具调用 × 会话生命周期”共同决定。

下文将系统拆解智能体运行时的七个核心成本维度，并逐一分析其工程影响。

Token 成本：智能体成本的第一来源

Token 成本是智能体系统最直接的成本来源，主要包括：

输入 Token
输出 Token
中间推理 Token（思维链）
工具调用前后的系统 Token（系统 prompt/agent state）

Token 成本与执行次数、模型大小、上下文窗口直接相关，多智能体协作时呈线性甚至指数增长。企业级智能体系统中，60%–80% 成本通常来自 Token。

运行时需具备如下能力：

Token Quota（每 Agent 配额）
Token Budget（每任务预算）
Token Cut（推理中途终止）

这些能力在传统框架时代尚未普遍实现。

KV Cache：长会话成本的重点资源

KV Cache（注意力键值缓存，KV Cache）决定了上下文窗口、推理速度和 GPU 显存占用。智能体的会话态会导致 KV Cache 持续膨胀，成为长会话场景下的主要成本来源。

KV Cache 成本特点：

占用 GPU 内存
单会话线性增长
上下文越长成本越高
多工具循环时尤为明显

运行时需支持：

KV Cache Eviction（缓存驱逐）
KV Cache Pinning（固定）
KV Cache Sharing（共享）
KV Cache Scheduling（调度）

否则会话成本难以有效控制。

GPU 时间片：智能体的核心硬资源

GPU 时间片是智能体运行时的核心硬资源，涉及推理（Decoder compute）、KV Cache 读写、Embedding 及工具调用等待期间的 GPU 占用。GPU 成本不仅是“时间 × 卡数”，还包括 TTFT（Time To First Token）、TPOT（Time Per Output Token）、Batch 复用率和会话活跃度等指标。

大语言模型（LLM, Large Language Model）推理的 GPU 成本受智能体行为模式极大影响，尤其在多轮推理、多智能体协作、Planner / Worker / Evaluator 结构和工具链深度场景下更为突出。

运行时需具备 GPU-Aware Scheduling（GPU 感知调度）能力。

会话生命周期：成本放大的根源

智能体系统具有长期会话态，包括 Memory（记忆）、中间推理状态、工具轨迹（Tool Trace）和 Task Graph（任务图）。会话越长，成本越高。

会话生命周期成本主要来自：

会话保持（KV Cache 占用）
上下文注入（回填 Token）
多轮 reasoning
工具调用循环
执行图状态同步

企业级应用需实现：

Idle Timeout（空闲超时）
Session Suspend / Resume（挂起/恢复）
Session Merge / Fork（合并/分叉）
Session GC（垃圾回收）

没有会话治理，成本难以收敛。

工具调用成本：Sandbox 是高成本执行单元

工具调用成本远高于普通推理，包含沙箱创建、执行、销毁、上下文同步、补偿逻辑和结果注入等环节。每一次工具调用都对应一次完整的 Sandboxed Compute（沙箱计算）。

主要成本来源：

Sandbox 冷启动（几十到几百 ms）
执行环境隔离开销
网络 IO
数据序列化/反序列化
Agent 回填 Token

工具链越复杂，成本增长越快。

运行时需支持：

合并工具调用
缓存工具结果
限制高成本工具
工具调用审计与预算

推理循环成本：Plan → Act → Observe → Correct

智能体的推理循环（Plan-Act Loop）不是单次推理，而是多轮循环，包括：

规划（Plan）
执行（Act）
观察（Observe）
修正（Correct）

每一轮循环都涉及 Token 花费、GPU 占用、KV Cache 扩大和工具调用。循环次数越多，成本越高。

运行时需限制：

最大循环次数
最大工具链深度
最大 Token 花费
最大 GPU 时间片

否则 Planner 无限纠错会导致资源消耗失控。

执行图（DAG）规模：成本呈乘性增长

多智能体协作引入执行图（DAG, Directed Acyclic Graph），包括 Planner、Worker、Evaluator、Router、Memory Agent 等角色。执行图越大，状态同步、Token 消耗、工具链深度和 GPU 时间片分散程度越高，成本呈非线性增长。

运行时需支持：

DAG 优化
并发控制
节点级预算控制
全图终止条件

如何优化智能体运行时成本（工程建议）

企业级智能体系统落地时，建议遵循以下工程优化原则：

禁止无边界推理

设置 Token Budget、Max Steps、Max Tools、Timeouts

缓存工具结果

避免重复调用 API、DB、检索系统

控制会话膨胀

定期清理中间态、削减上下文、清空历史轨迹

使用轻量模型完成计划与 Router

Planner 避免使用 GPT-4 等大型模型

工具分级

高风险工具需限流、限权、限次

DAG 结构控制

避免 Planner 生成无限分支

GPU Batch 化调度

提高吞吐，降低 Token 单价

总结

智能体运行时成本模型是：

Token + KV Cache + GPU + 工具调用 + 会话态 + 推理循环 + DAG 执行链

因此，云原生的成本模型难以直接用于智能体系统，框架级设计也不具备成本治理能力，运行时必须接管成本调度。这是企业大规模应用智能体系统前必须理解的工程基础。