AI Agent多轮调用成本模拟器
模拟 AI Agent 多轮循环任务的 token 消耗与成本，支持上下文累积增长场景，估算一次完整 Agent 任务的实际花费，而非单次调用成本。
使用说明
1. 在「Agent 任务参数」区选择一个参考模型（或切换到「自定义价格」自行填写单价），设置预计的循环轮数、每轮平均新增 Input Tokens、每轮平均 Output Tokens，以及系统提示词（System Prompt）的 Token 数。
2. 选择「上下文累积方式」：勾选「累积增长」表示每一轮调用都会把之前所有轮次的历史对话重新作为 input 发送给模型（这是绝大多数 Agent 框架的真实行为，因为 LLM API 是无状态的）；勾选「每轮独立」表示各轮互不叠加历史（例如已做摘要裁剪、或每轮是独立子任务）。
3. 页面会实时展示总 Token 消耗、任务总成本（USD / CNY）、平均每轮成本，以及逐轮的 Input/Output Token 明细表，可以直观看到「累积增长」模式下成本是如何随轮数指数级放大的。
4. 点击「加载示例数据」可快速填入一组 8 轮、GPT-4o 定价的示例参数。
功能介绍
本工具用于估算「一次完整 AI Agent 任务」的多轮调用总成本，与站内已有的「LLM API 调用成本计算器」是互补而非重复的工具：LLM API 调用成本计算器算的是单次 API 调用的成本（一个 input + 一个 output）；本工具算的是 Agent 场景下多轮循环调用累加后的总成本（思考 → 调用工具 → 观察结果 → 再思考……重复 N 轮）。
核心特色是支持「上下文累积增长」模式：由于主流 LLM API 都是无状态的，Agent 每发起新一轮调用时都要把此前的完整对话历史重新作为 input 发送一遍，因此第 N 轮的实际 input token 数 = 系统提示词 + 前面所有轮次 input/output 之和 + 本轮新增内容，成本会随轮数快速增长，这一点在只看「单次调用价格」时很容易被低估。
内置 GPT-4o、GPT-4o mini、Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Haiku、Gemini 1.5 Pro 等几个参考单价（价格仅供参考，可自行编辑覆盖），并提供「自定义价格」选项。