2026年，企业评估AI智能体的投入，需要把问题落到具体业务：处理一张工单、完成一次对账，究竟花了多少钱？模型调用账单只是起点，真正影响投入产出的，是交付一个合格结果所消耗的全部资源。
先定义“一次任务”
单次任务必须有明确的起点、终点和验收标准。以售后工单为例，从接收问题到生成回复，与完成身份核验、查询订单并解决问题，属于不同的核算范围。
企业应先划分任务类型，再约定何时算完成、何时需要人工接管。简单咨询与复杂投诉分别统计，才能避免平均成本掩盖任务难度，也便于比较不同方案。
把成本拆成四本账
第一本是模型账，包括输入、输出，以及适用时的缓存、推理等计费项目，具体以服务商规则为准。智能体可能多轮规划、反复调用模型，一次用户请求并不等于一次模型调用。
第二本是工具账，覆盖搜索、数据库、外部接口及代码执行等资源。第三本是运行账，包括计算、存储、日志和监控；第四本是人工账，包括复核、纠错、接管，以及应合理分摊的开发维护投入。
用合格交付计算单位成本
用于业务评估时，可采用单次合格任务成本＝统计期内相关总成本÷同期验收合格的任务数。分子要包含失败尝试、重复执行和人工补救产生的成本，分母则按事先约定的标准确认。
同时保留“每次发起任务成本”和“每次合格交付成本”，前者观察资源消耗，后者判断交付效率。若人工接管后才完成，应单独标记，避免把人工完成率误认为智能体自主完成率。
让每一笔支出找到任务
建立贯穿模型、工具和人工环节的任务编号，记录调用量、耗时、重试次数及验收结果。对于异步任务和跨系统流程，还要关联子任务，防止漏记后续调用或重复计算支出。
能够直接归属的费用按任务记录，共享资源则按调用量、运行时长等合理依据分摊，并保持口径一致。开发投入是否计入、按什么周期分摊，也应明确说明，避免混用边际运行成本与完整交付成本。
降本要连同质量一起看
优化可以从模型分级、压缩上下文、缓存复用和减少无效重试入手，但每次调整都应检查准确性与完成率。便宜的模型若带来更多返工，合格交付成本仍可能上升。
企业还应同时观察平均成本、成本较高的任务分布、交付时长和人工接管率，并设置调用预算与退出条件。只有在验收标准一致、任务难度相近的前提下，与原有人工或自动化流程比较，才能判断智能体是否带来了实际收益。
