Token 消耗还在往上走，做 Agent 的成本不能再按原价扛了

最近不少内容都在提同一个趋势：
未来几年，Token 消耗量还会继续快速增长。背后的原因也很直接——新一代大模型持续发布，多模态、Agent、长上下文、自动化工作流越来越普及，模型调用频率和调用深度都在往上走。与此同时，算力和基础设施成本也没有真正变轻，长期看，模型调用这件事只会越来越像一项持续支出。

所以如果你现在就在跑 Agent、自动化流程，或者同时还在接文本模型、视频模型，我觉得有个更现实的问题应该先考虑：

成本怎么压。

如果你不想大改现有代码，只想先把模型调用成本降下来，可以直接看这个：

http://ai.tikhub.io

它是一个OpenAI-compatible endpoint，对已经有现成代码、现成工作流的人来说，最大的价值就是：很多情况下不需要重构逻辑，只需要换一下 endpoint，就能直接降成本。

而且它的核心卖点很直接，就是价格：

• OpenAI 71% off

• Claude 57% off

• Gemini 46% off

• DeepSeek 13% off

视频模型这边也有：

• Seedance 65% off

• Kling 65% off

• Veo 35% off

很多人会觉得，单次调用便宜一点，好像差不了太多。
但真实项目里，成本从来不是只看一次请求。

真正花钱的地方通常是这些：

• 多轮对话越来越多

• 上下文越来越长

• retry 和失败重跑越来越频繁

• Agent 不是调用一次就结束，而是会一直跑

• 有些流程还会同时接视频模型，费用叠得更快

所以问题往往不是某一次请求贵不贵，而是：

它会一直消耗。

这也是为什么现在做 Agent，最容易被低估的不是模型效果，而是长期账单。
很多项目并不是跑不通，而是刚跑起来没多久，就发现调用成本已经开始失控。

这种时候，与其一上来死抠 prompt、抠步骤、抠细节优化，不如先做一个更直接的动作：

先把模型入口换掉。

尤其对已经在运行中的项目来说，这种方式最现实。因为代码不用大改，接入方式也更平滑，但月度成本的差距，放在高频调用、长流程、持续运行这些场景里，会被放得很明显。

如果你最近也在做：

• Agent

• 自动化工作流

• 高并发模型调用

• 文本生成 + 视频生成

又不想推倒重来，只想先把 API 成本打下来，
那可以直接看看：

http://ai.tikhub.io