（来源：上观新闻）
（本文首发钛🌾媒体APP，作🙎♂️🇳🇷者 | 硅谷🎗Tech🥙🔣 news🛷，编辑 🥡| 赵虹宇）🔺🎱 注：本👭文基于 20🦀🔌26 年 4 月🏌🇪🇷 24 日发表🖇👯♂️于 arXi🇳🇦v 的预印🧕本论文 *H🐗👨👩👧👧ow Do🇨🇿🙄 AI Ag🗺ents Sp🏇end Your💃 Mon⬛🇹🇹ey? An🧚♂️alyzing💩🆚 and P🎆🙍♂️redic🍳👆ting ⌚Token C☝onsumpt💉🦞ion🌨 in Agen🇪🇬tic C🇷🇸🕡oding🐉🔚 Tasks*（🇱🇻🧼Bai, Hua🍉🍩ng, Wan🕟g, Su🌑n, Miha↗🇱🇹lce🦄🗡a, 🌿Brynjolf💢🥨sson, 🍗Pentla🐃nd,♦🏜 Pe🧰🇱🇷i）撰写⬛🗝。
这是因为🍌人和 A😅I “2️⃣🥠看到”的🇨🇫难度根🦝⬅本不是一回事🌗🇲🇬： 人类看的🔍💝是：逻辑复杂度🍲🐺、算法难度、业务🎥🇸🇬理解门槛 🥒🎈Agent 👨看的是：项目有🏎📭多大、要读多少😀文件、探索💮路径有多📒🍩长、会不会反复修🇸🇩改同一个文🍿件 一🅾💯个人类专家🇬🇦🇲🇼觉得“改🌞一行就行🤺👍”的 Bug，🥟Agent 可能🔙👇要先读懂整个代👭🤟码库的结✔🍁构才能😈🥎定位到那一😰行——光是😇🈂“读”就要烧掉♨✂大量 Toke🧩🚐n🙆。“一方🎰💔面，目前大模型多📅🧱数都是☑🎩免费的💱🕐，像豆包这种🤗5️⃣还会执行生成视⌛🍚频、PPT等复杂😈任务的模型，🦔🍑算力和To🙀ken消耗都🙌🙏比较大，使用群☘📮体也比🚍🔔较多，🌞所以消耗🎓成本高📏😦。
