Вартість сесії агента: 50 кроків на GLM, DeepSeek чи MiniMax

Ваш агент працював десять хвилин, а рахунок більший за саму задачу. Нічого дивного не сталося: кожен крок повторно надсилає всю історію, тож вхідна частина зростає з кожним кроком і зрештою становить більшість витрат. З наведеними нижче числами сесія на 50 кроків надсилає 885 000 вхідних токенів і записує 40 000. Обирайте модель за тим, наскільки виросте історія і якою довгою має бути одна відповідь, а потім звірте підсумок у таблиці.

Чому крок 50 коштує більше за крок 1#

Модель нічого не пам'ятає між викликами. Щоб продовжити задачу, агент надсилає все знову: інструкції, кожен попередній крок і те, що видав останній крок. Крок 1 надсилає початковий контекст. Крок 50 надсилає початковий контекст плюс 49 кроків історії. Якщо ця ідея для вас нова, чому AI-агенти використовують так багато токенів розбирає приклад на 20 кроків.

Припустімо, агент стартує з 3 000 токенів (системний промпт, задача, кілька файлів), і кожен крок додає близько 600 токенів до історії: агент зберігає скорочену нотатку про те, що він зробив і побачив, а решту відкидає. Тоді крок 50 надсилає 3 000 + 600 × 49 = 32 400 токенів. Відповідь тримається близько 800 токенів на крок. Питання постійно зростає; відповідь — ні.

Сума за 50 кроків#

Перш ніж рахувати, спробуйте вгадати.

Сума, у тому порядку, як ви б рахували на папері:

• Початковий контекст надсилається 50 разів: 50 × 3 000 = 150 000.
• Номери кроків від 0 до 49 дають у сумі 49 × 50 ÷ 2 = 1 225, і кожна одиниця — це 600 токенів історії: 600 × 1 225 = 735 000.
• Вхідних усього: 150 000 + 735 000 = 885 000.
• Вихідних усього: 50 × 800 = 40 000.

Історія — це 735 000 з 885 000, і вона зростає швидше за кількість кроків. Подвойте задачу до 100 кроків: 99 × 100 ÷ 2 = 4 950, тож історія — це 600 × 4 950 = 2 970 000, а початковий контекст — 100 × 3 000 = 300 000, що разом дає 3 270 000 вхідних токенів. Удвічі більше кроків, майже вчетверо більше входу. Вихід лише подвоюється: 100 × 800 = 80 000.

Скільки коштує сесія на кожній моделі#

Запит оплачується за вхід і вихід разом, тож порівнюйте підсумок. Порахований так, усі три моделі виходять дешевшими за OpenRouter у підсумку для цього навантаження; стовпець OpenRouter у таблиці це показує. Ціни живі, тож таблиця залишається актуальною.

Читайте з боку входу. Близько 96 з кожних 100 токенів у цій сесії — це вхід, тож ціна входу визначає більшість підсумку. Вхід за 1M токенів сьогодні: DeepSeek-V4-Flash $0.015, GLM-5.3-Flash $0.02, MiniMax-M2.7 $0.05.

А ось подвоєння на DeepSeek-V4-Flash:

Тепер ваше власне навантаження. Середній крок у нашому прикладі надсилає 885 000 ÷ 50 = 17 700 вхідних токенів і записує 800. П'ять таких задач за день — це 5 × 50 = 250 кроків. Замініть числа на свої; калькулятор підсумовує за кроками з живими цінами.

Чи вміщається історія у вікно?#

Вартість — це одна межа. Інша — вікно: запит, більший за контекст моделі, взагалі не можна надіслати. Каталог моделей CheapTokens (4 листопада 2026) перелічує ці межі:

З нашим зростанням на 600 токенів за крок сама лише історія наближається до вікна після багатьох кроків: MiniMax-M2.7 приблизно на кроці 290 (3 000 + 600 × 289 = 176 400), DeepSeek-V4-Flash приблизно на кроці 620 (3 000 + 600 × 619 = 374 400), GLM-5.3-Flash приблизно на кроці 640 (3 000 + 600 × 639 = 386 400). Сесія на 50 кроків використовує малу частину будь-якого з них.

Реальні сесії грубіші. Якщо крок вставляє великий лог і додає 6 000 токенів замість 600, 180K у MiniMax-M2.7 закінчуються приблизно на кроці 30: 3 000 + 6 000 × 29 = 177 000. Та сама задача вміщається у більші вікна набагато довше.

Ліміт відповіді працює навпаки. GLM-5.3-Flash і MiniMax-M2.7 пишуть до 8 192 токенів за відповідь, DeepSeek-V4-Flash — до 32 768. Скажімо, один крок має видати звіт на 10 000 токенів. На ліміті 8 192 відповідь обривається на межі, і finish_reason каже length; на DeepSeek-V4-Flash вона вміщається в одну відповідь.

Та сама сума для бота підтримки#

Бот підтримки — це той самий цикл, але з людиною всередині. Скажімо, розмова триває 30 ходів, системний промпт і правила займають 1 000 токенів, і кожен хід додає 300 токенів до історії (100 від клієнта, 200 від бота).

• Початковий контекст, 30 разів: 30 × 1 000 = 30 000.
• Історія: 29 × 30 ÷ 2 = 435 одиниць по 300 токенів, тож 300 × 435 = 130 500.
• Вхідних усього: 30 000 + 130 500 = 160 500.
• Вихідних усього: 30 × 200 = 6 000.

Одна така розмова коштує $0.0035 на GLM-5.3-Flash, $0.003 на DeepSeek-V4-Flash і $0.0089 на MiniMax-M2.7. Форма та сама: близько 96 з кожних 100 токенів — це вхід. Бот із тисячами розмов на день відчує це вже першого тижня, і скорочення історії — це важіль. Ковзне вікно чи підсумок показує як.

Виміряйте власну сесію#

Наведені вище припущення — круглі числа. У вашого агента свої, і API каже точно: кожна відповідь містить об'єкт usage з вхідними та вихідними токенами того виклику. Цей цикл має ту саму форму, що й агент без інструментів: історія зростає, весь список надсилається повторно. Це приклад; замініть промпт на свою задачу.

import os
import requests

URL = 'https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions'
HEADERS = {'Authorization': 'Bearer ' + os.environ['CHEAPTOKENS_API_KEY']}

messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a research agent. Work in small steps.'}]
total_in = total_out = 0

for step in range(1, 51):
    messages.append({'role': 'user', 'content': f'Step {step}: continue the task.'})
    r = requests.post(URL, headers=HEADERS, timeout=120, json={
        'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731',
        'messages': messages,
        'max_tokens': 800,
    }).json()
    messages.append(r['choices'][0]['message'])
    total_in += r['usage']['prompt_tokens']
    total_out += r['usage']['completion_tokens']
    print(step, r['usage']['prompt_tokens'], r['usage']['completion_tokens'])

print('session:', total_in, 'input,', total_out, 'output')

Середнє число в кожному надрукованому рядку — це вхід того виклику, і воно зростає з кожним кроком. Це зростання і є історія. Підставте два підсумки з останнього рядка в калькулятор вартості вище замість 885000 і 40000, і ви отримаєте ціну своєї сесії. Базовий URL, ключі та ідентифікатори моделей описані в документації CheapTokens.

Яка модель для вашої сесії#

Ціна за сесію є в таблиці. Чого вона не показує — чи вміщається сесія, тож обирайте за своїм випадком:

Усі три моделі працюють з одного балансу CheapTokens за однією OpenAI-сумісною адресою, тож після пробного запуску перемикання — це зміна ідентифікатора моделі. Актуальні ціни на сторінці цін; порівняння сильних сторін — у GLM vs DeepSeek vs MiniMax.