Калькулятор стоимости мультиагентных систем
Рассчитайте расходы систем с несколькими взаимодействующими ИИ-агентами. Добавьте каждого агента пайплайна, назначьте модель, настройте размеры токенов и частоту вызовов — и получите точную общую стоимость системы за задачу с прогнозами на день, месяц и год.
Add each agent in your pipeline, configure its model, token sizes, and call frequency per task. The calculator totals all agent costs and projects spending for any time period.
Agent Pipeline (3 agents)
Add Agent
Workload Volume
Total Monthly System Cost
Cost per Task (All Agents)
$0.1875
Active Agents
3
Agent Cost Breakdown
Per task, descending| Agent | Model | Calls | Cost/Task | Monthly Cost |
|---|---|---|---|---|
Researcher 12,000 in · 1,500 out | GPT-4o OpenAI | 3× | $0.1350 72% | $2,025.00 |
Orchestrator 8,000 in · 2,000 out | GPT-5.4 OpenAI | 1× | $0.0500 27% | $750.00 |
Executor / Worker 5,000 in · 800 out | GPT-4o Mini OpenAI | 2× | $0.00246 1% | $36.90 |
| Total | $0.1875 | $2,811.90 |
Cost Distribution
Почему мультиагентные системы дороже, чем кажется
Каждый агент — это отдельный API-вызов. Многошаговый пайплайн умножает число вызовов гораздо быстрее, чем кажется.
Сделать этот множитель видимым — и есть способ оптимизировать до масштабирования.
- Всего вызовов = задачи за период × вызовы на задачу × число агентов.
- Агенты с высокой частотой вызовов дают наибольшую нагрузку на счёт.
- Циклы исследования и критики добавляют повторные вызовы.
Многоуровневое назначение моделей
Не каждому агенту нужна топовая модель. Оставьте мощность там, где она даёт ценность, а для рутины используйте дешёвые модели.
- Оркестратор и планировщик: фронтирная модель.
- Агенты извлечения, классификации и форматирования: быстрая и дешёвая модель.
- Кеш промптов для больших стабильных системных контекстов.
Настройка расчёта
Внесите каждого агента с моделью, входными и выходными токенами и частотой вызовов, чтобы получить надёжную стоимость за задачу.
Затем спроецируйте результат на день, месяц и год, чтобы увидеть влияние на бюджет.
- Добавьте строку для каждого агента пайплайна.
- Назначьте модель и типичные размеры промпта и ответа.
- Задайте вызовы на задачу по реальному циклу каждого агента.
- Включите кеш у агентов с общим контекстом и проверьте итог.
Часто задаваемые вопросы
Это инструмент, который оценивает общие затраты API LLM в системах, где несколько ИИ-агентов совместно решают задачи. Вместо расчёта стоимости одной модели изолированно он суммирует затраты на токены всех агентов пайплайна — у каждого своя модель, размер промпта и частота вызовов — и даёт точную общую стоимость за задачу и за период.
Параметр «вызовов на задачу» показывает, сколько раз конкретный агент вызывается за один полный прогон пайплайна. Для оркестратора, который маршрутизирует один раз за задачу, укажите 1. Для агента-исследователя, обращающегося к инструментам в цикле, — 3–5. Для критика, проверяющего результат каждой подзадачи, — число подзадач.
Оставьте фронтирные модели для сложной оркестрации, планирования и рассуждений. Назначайте быстрые и дешёвые модели (GPT-4o Mini, Claude 3.5 Haiku, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek-V4-Flash) агентам с высокой частотой вызовов, которые выполняют извлечение, классификацию, форматирование или разбор инструментов. Такой многоуровневый подход обычно снижает затраты на 70–90 %.
Агенты, разделяющие большой общий системный промпт (например, базу знаний или схему инструментов), сильно выигрывают от кеша промптов. Включите «Кеш промптов» у любого агента со стабильным большим системным контекстом. Укажите число кешированных токенов, чтобы увидеть экономию в стоимости за задачу.
Каждый вызов агента — отдельный API-запрос с собственной тарификацией входных и выходных токенов. Пайплайн из 5 агентов, каждый из которых вызывается 2–3 раза за задачу, даёт 10–15 API-запросов на полный прогон. Калькулятор делает эти накладные расходы видимыми, чтобы вы оптимизировали число вызовов, размер контекста и выбор моделей до масштабирования.
«Задачи за период» — сколько раз весь ваш пайплайн выполняется от начала до конца в выбранном окне времени. «Вызовы на задачу» — сколько раз конкретный агент вызывается за один прогон. Общее число API-вызовов агента = задачи за период × вызовы на задачу.
Нет. Калькулятор работает полностью в браузере на клиентском JavaScript. Конфигурации агентов, выбор моделей, размеры токенов и прогнозы затрат никогда не отправляются на сервер, не логируются и не передаются. Дизайн вашей мультиагентной системы остаётся полностью приватным.
Да. Калькулятор не зависит от фреймворка. Используете ли вы LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственный пайплайн, стоимость зависит только от моделей и объёма токенов на вызов. Сопоставьте каждый узел или агента со строкой калькулятора, чтобы получить точные прогнозы.