Bercovici指出企业AI智能体GPU支出偏高的两大原因:按token计费使多智能体团队显得更贵,以及KV cache被逐出GPU显存后需重复预填充计算。他强调应按每次完成结果的成本衡量智能体,并引用Vals AI评测称多智能体团队成本为单智能体的1.8至5.1倍而质量提升有限,客户已从追求token用量转向限制token消耗。