Перейти к содержимому
Aback Tools Logo

Калькулятор стоимости ИИ-агентов

Бесплатно оцените в браузере стоимость автономных ИИ-агентов. Смоделируйте многошаговые циклы рассуждений, вызовы LLM на каждом шаге, использование инструментов (веб-поиск, выполнение кода, браузер, API), чтение памяти и накладные расходы на оркестрацию. Сравните модели между собой и получите прогноз затрат на день, месяц и год. Полностью приватно — всё работает в вашем браузере.

AI Agent Cost Calculator

Estimate the running cost of autonomous AI agents. Model multi-step reasoning loops, per-step LLM calls, tool usage (web search, code execution, browser, APIs), memory operations, and orchestration overhead - then forecast daily, monthly, and yearly spend.

Multi-step web research + synthesis

Agent Loop (per task)

steps
tasks/day
tokens
tokens

Token Totals per Task

Input: 24,000Output: 6,400Total: 30,400

Tool Usage (per step)

e.g. Brave Search, Bing Search API - per query

calls
reads
$/read

Model & Scale

Input/1M: $0.15Output/1M: $0.60
%

Monthly Agent Cost - GPT-4o mini

$587.66for 6,000 tasks

Cost / Task

$0.0979

LLM Cost

$0.007440

Tool Cost

$0.0800

Memory Cost

$0.001600

Cheapest option: Mistral Small (Mistral) - saves $20.59 monthly vs your selection.

Cost Breakdown per Task

LLM Calls8 steps × (3,000 in + 800 out tokens)
$0.007440
Tool (Web Search)8 steps × 2 calls × $0.005000/call
$0.0800
Memory / Context Store8 steps × 1 reads × $0.000200/read
$0.001600
Orchestration Overhead10% of base cost
$0.008904
Total per Task$0.0979

Daily

$19.59

200 tasks

Monthly

$587.66

6,000 tasks

Yearly

$7,149.91

73,000 tasks

LLM Cost Comparison

Same tool & memory costs, all models
ModelLLM/TaskTotal/TaskMonthly Cost
Mistral Small(Mistral)Budget
$0.004320$0.0945$567.07
GPT-4o mini(OpenAI)Budget Active
$0.007440$0.0979$587.66
DeepSeek-V3(DeepSeek)Budget
$0.0135$0.1046$627.79
Gemini 2.5 Flash(Google)Budget
$0.0232$0.1153$691.68
Claude 3.5 Haiku(Anthropic)Budget
$0.0448$0.1390$834.24
o4-mini(OpenAI)Budget
$0.0546$0.1498$898.66
Mistral Large(Mistral)
$0.0864$0.1848$1,108.80
Gemini 2.5 Pro(Google)Capable
$0.0940$0.1932$1,158.96
o3(OpenAI)Capable
$0.0992$0.1989$1,193.28
GPT-4o(OpenAI)Capable
$0.1240$0.2262$1,356.96
Claude 3.7 Sonnet(Anthropic)Capable
$0.1680$0.2746$1,647.36
Grok 3(xAI)
$0.1680$0.2746$1,647.36

Click any row to select that model.

Disclaimer: LLM rates use standard Pay-As-You-Go pricing. Tool costs are representative estimates - actual prices vary by provider, plan, and usage volume. Orchestration overhead is a user-defined percentage to model framework, retry, and infrastructure costs. All calculations run locally in your browser - no data is transmitted.

Зачем нужен этот калькулятор стоимости ИИ-агентов

ИИ-агент — это не один запрос: он много раз за задачу повторяет цикл рассуждений, вызовов инструментов и обращений к памяти. Этот калькулятор собирает все уровни затрат в одном месте, чтобы вы увидели реальные расходы до запуска в продакшн.

Выберите одну из 5 реалистичных предустановок агента (исследование, программирование, поддержка, конвейер данных, браузер) или настройте собственный цикл с токенами, шагами, объёмом задач и своими инструментами.

  • Моделируются все уровни затрат: многошаговые рассуждения, вызовы инструментов, чтение памяти и накладные расходы на оркестрацию.
  • Доступны 8 преднастроенных типов инструментов с реалистичными ценами, можно добавить свои тарифы за вызов.
  • Сравнивайте GPT-4o, GPT-4o mini, Claude, Gemini и DeepSeek на одном и том же процессе агента.
  • Мгновенные прогнозы расходов на день, месяц и год по вашему объёму задач.
  • 100 % приватно: всё считается в браузере, без регистрации и передачи данных.

Как работает калькулятор стоимости ИИ-агентов

Модель воспроизводит полный цикл агента, поэтому результат отражает реальную стоимость задачи, а не только цену токенов LLM.

  • Стоимость рассуждений LLM: входные и выходные токены на всех шагах — самая крупная статья у большинства агентов.
  • Стоимость инструментов: плата за вызовы веб-поиска, песочниц кода, автоматизации браузера и REST API.
  • Стоимость памяти: плата за обращения к векторной памяти (Mem0, Zep) или хранилищам контекста на эмбеддингах.
  • Накладные расходы на оркестрацию: настраиваемый процент на хостинг фреймворка, повторы, логирование и мониторинг.
  1. Выберите предустановку типа агента (исследование, программирование, поддержка, конвейер данных или браузер) либо «Свои настройки» для собственной конфигурации.
  2. Настройте цикл: число шагов рассуждения на задачу, входные и выходные токены на вызов LLM и суточный объём задач.
  3. Добавьте инструменты и память: основной тип инструмента с ценой за вызов, число вызовов на шаг и стоимость обращений к хранилищу контекста.
  4. Укажите накладные расходы на оркестрацию (обычно 5–20 %) и изучите разбивку затрат и сравнение моделей.

Как снизить расходы на работу ИИ-агентов

Основная часть затрат связана с глубиной цикла и объёмом контекста. Четыре описанные ниже оптимизации обычно дают наибольший эффект, и их можно оценить в калькуляторе до внедрения.

  • Ограничивайте число шагов: каждый дополнительный шаг одновременно увеличивает расходы на LLM, инструменты и память.
  • Используйте экономичные модели на большинстве шагов, а мощные — только для сложных рассуждений (GPT-4o mini, Gemini 2.5 Flash или DeepSeek-V3).
  • Сокращайте контекст на каждом шаге: применяйте суммаризацию или скользящее окно вместо полной истории.
  • Кэшируйте результаты инструментов, чтобы не повторять веб-поиск и вызовы API в рамках одной задачи.

Часто задаваемые вопросы

Калькулятор стоимости ИИ-агентов оценивает полные эксплуатационные расходы автономного ИИ-агента — системы, которая использует LLM, чтобы планировать, рассуждать и действовать в несколько шагов до выполнения задачи. Он моделирует весь цикл агента: вызовы LLM на каждом шаге, вызовы инструментов (веб-поиск, выполнение кода, API), чтение памяти и накладные расходы на оркестрацию, а затем умножает их на суточный объём задач, чтобы дать точный прогноз за период.

ИИ-агент делает несколько вызовов LLM на задачу — по одному на каждый шаг рассуждения, а не один. Каждый шаг также добавляет плату за вызовы инструментов, обращения к памяти и накладные расходы фреймворка. Задача из 10 шагов с 3000 входных токенов на шаг расходует 30 000 входных токенов — в 6 раз больше, чем один запрос на 5000 токенов. При сотнях задач в день эти затраты быстро накапливаются.

Накладные расходы на оркестрацию — это процент, добавляемый к базовой стоимости, чтобы учесть хостинг фреймворка агента, логику повторов, разбор структурированного вывода, наблюдаемость и трассировку, а также расходы на прокси и шлюзы. Обычно это 5–20 % в зависимости от сложности вашего стека.

Входные токены на шаг обычно включают: системный запрос и инструкции (около 300–1000 токенов), описание текущей задачи (около 200–500 токенов), накопленную историю диалога (около 500–5000 токенов) и выводы инструментов, добавленные как контекст (около 500–3000 токенов на ответ). Для типичного шага агента-исследователя 2000–5000 токенов — реалистичная отправная оценка.

Калькулятор включает 8 преднастроенных типов инструментов: веб-поиск (~0,005 $/вызов), выполнение кода (~0,002 $/вызов), браузер/скрапинг (~0,01 $/страница), чтение и запись файлов (~0,0005 $/операция), запрос к базе данных (~0,001 $/вызов), вызов внешнего API (~0,003 $/вызов), вызов эмбеддингов (~0,0001 $/фрагмент) и email/уведомление (~0,001 $/сообщение). Можно добавить и собственные инструменты со своими тарифами.

Да. Для мультиагентных архитектур запустите калькулятор отдельно для каждой роли агента с собственным числом шагов, размером токенов и набором инструментов. Сложите стоимость задачи по всем агентам, чтобы получить полную стоимость рабочего процесса. Поле накладных расходов на оркестрацию отражает затраты на координацию мета-агента.

Да. Все расчёты выполняются полностью в вашем браузере. Конфигурация агента, объёмы задач, выбор инструментов и оценки стоимости считаются локально на вашем устройстве и никогда не передаются на сервер. Данные не покидают браузер, регистрация не требуется.