如何在不減少使用量的情況下降低 AI Agent 成本

看著點數餘額下降，尤其是在使用 AI Agent 的頭幾週，難免會感到不安。但點數在移動並不代表你使用 Zero 的方式有誤，通常只是意味著 Zero 正在做真正的工作。

以下是某個普通星期二的工作樣貌。在你下線之前，你請 Zero 分析一位競爭對手。隔夜，Zero 開啟對方的定價頁面，發現某個方案層級有所變動，接著確認這是真正的新變化還是上個月內容的改寫，從你的收件匣中找出相關討論串以取得背景資訊，判斷這個變化值得提報，用四句話寫成摘要，並發布到你的團隊每天早上第一個查看的頻道。整個過程無人監督，早上醒來答案就已經在那裡了。

這一連串的動作就是計費表移動的原因。其中每一步都是一個判斷：要讀哪個頁面、差異是否重要、哪些內容可以省略、要發送到哪裡。你付費購買的正是這種判斷力，也正因如此，輸出的內容才值得一讀。

所以，更有意義的問題不是「為什麼這項工作要花費點數」，而是「這項工作是否使用了與其產出相稱的智慧、上下文與工具」。

這個區別很重要，因為 AI Agent 並不是另一個每月 $20 的軟體席位。工具等待你開啟，然後執行你點擊的操作。而能夠執行代理工作流程的 AI 助理，則會依照你設定一次的排程，自動進行研究、起草、監控、跟進，並在電子郵件、Slack、文件以及數百個連接服務之間穿梭。有意義的比較不是「另一個應用程式要多少錢？」，而是「這件事如果交給一位團隊成員或外部專家，需要花多少時間？」

$20 的訂閱費用是軟體存取權的定價，無法為某人一天的產出定價。以工具的角度來看，每一點點數都顯得昂貴；以同事一個下午的工作來衡量，大多數點數其實相當划算。這也是為什麼以月費席位價格來選擇最佳 AI 助理是在衡量錯誤的事：席位價格告訴你的是存取成本，而不是能完成多少工作。

一旦改變這個參考基準，AI 自動化成本就從一個你被動觀察的計費表，變成一個你可以主動設計的預算。目標不是減少使用 Zero，而是將昂貴的推理能力保留給真正能改變結果的時刻。這就是 AI 成本最佳化對 Agent 的意義，也是在不削減 Agent 為你所做工作的前提下降低 AI Agent 成本的實際方法。這也是為什麼 AI Agent 的成本無法用單一標價來呈現：你的花費是由四個你可以掌控的決策所決定，而不是你選定一次的方案。

影響大部分成本的四個變數：

1. 執行任務的模型是哪一個。
2. 任務執行的頻率。
3. 模型需要讀取和解讀的上下文量。
4. 任務使用的外部功能。

第一個通常是最大的槓桿。

1. 讓模型成本與任務相匹配

許多 AI 產品替你選定一個模型，這讓體驗變得簡單，但也讓每項任務都繼承相同的成本結構。

Zero 是模型中立的。你可以將不同的工作路由到不同的模型和供應商，包括支援的訂閱方案和你自己的 API 金鑰。這意味著模型選擇成為一個營運決策，而不是產品限制。

原則很簡單：並非每項任務都需要最強大的模型。

以下兩種情況，通常值得使用最強大的模型：

• 你還不知道答案，甚至不知道該如何著手。 你需要模型進行探索、挑戰假設，並與你共同創作。
• 交付成果需要特別可靠。 輸出的重要性足以讓額外的推理和驗證避免代價高昂的返工。

對於判斷簡單的高頻工作，使用你的工作區允許的最低成本模型。對於日常專業工作的廣大中間地帶，使用中階模型：比最輕量的選項更有能力，又比全程使用最強模型便宜許多。

工作類型	模型層級	範例
沒有明確起點，或必須穩定的高風險交付	最高能力	共同制定策略、設計複雜計畫、審查重要交付物
需要適度判斷的日常工作	中階	摘要、改寫、結構化研究、例行電子郵件草稿
規則簡單的大量工作	較低成本	分類、標記、路由、欄位擷取、簡短通知

你實際上可以選擇哪些模型

Zero 不使用單一的自有模型。開啟聊天輸入框旁邊的模型選擇器，你會看到你的工作區獲准使用的模型，來自兩個系列：OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude Opus 系列。每個項目都顯示其路由方式，以及適用時的相對成本層級。

模型可用性是工作區設定，而非固定的產品清單，因此你的選擇器可能比同事的更短或更長。在假設某個模型不可用之前，請先確認，並參閱 Zero 支援的模型 以了解目前的陣容。

這兩個系列比個別名稱更重要。LLM 的 token 定價在供應商之間差異顯著，同一項任務在不同供應商上的成本可能相差數倍。大多數 LLM 成本最佳化建議止步於縮短提示詞；你降低 LLM 成本最有力的槓桿，是一開始就將工作路由到正確的模型。由於 Zero 讓你自由選擇，這個價差就成為你可以掌控的槓桿，而不是你被動接受的費率。

在適合的情況下使用自己的供應商

如果你的團隊已經為支援的供應商付費，你可以連接該帳戶並透過它路由模型。推理費用將出現在你自己的供應商帳單上，依照你現有的條款計費，而不是作為 Zero 推理點數收費。

這並不代表整個執行過程免費。工具呼叫、連接器使用、儲存和媒體生成仍然消耗 Zero 點數。你獲得的是掌控權：你決定每種工作的供應商關係和模型。

切換只需一次點擊。開啟聊天輸入框旁邊的模型選擇器，選擇模型，該對話的其餘部分就會在該模型上執行。

2. 在最佳化提示詞之前，先設計自動化觸發條件

什麼是代理工作流程，成本在哪裡？

代理工作流程是你描述一次、Agent 便端對端執行的任務，Agent 會自行決定任務所需的步驟和工具。在 Zero 中，這分為兩個值得區分的概念：

• 工作流程是可重複使用的程序或技能，在有人呼叫時執行。
• 自動化將觸發條件、工作流程和 Agent 結合在一起，讓工作無需每次手動請求即可重複執行。

一次性請求只產生一次成本。自動化則每次執行都產生成本。這使得自動化設計成為複利節省的主要來源。如果你想了解這些在實際中的樣貌，我們的工作流程自動化範例展示了如何為重複性工作建立 AI Agent，而不是每次都手動重新請求。

將此視為你的 AI 成本計算器。一個實用的近似公式是：

monthly automation cost = number of runs × average cost per run

你可以減少這個等式的任一側，而兩側的行為方式不同：執行量是你一次性做出的排程決策，而每次執行的成本是你隨時可以重新審視的模型決策。

根據真實的業務需求設定頻率

每小時執行一次的自動化，每天執行 24 次。如果決策每天只需要三次更新，調整排程可以將執行量減少 87.5%。

在選擇執行頻率之前，先問一個問題：有人會多快對新結果採取行動？

競爭對手監控、註冊摘要和內容檢查通常不需要即時執行。讓排程與決策的速度相匹配，而不是與產品允許的最短間隔相匹配。

優先使用事件觸發而非空轉輪詢

排程無論是否有任何變化都會喚醒自動化。事件觸發則只在有內容需要處理時才啟動，例如：

• 新電子郵件到達。
• GitHub 標籤被套用。
• 日曆事件發生變更。
• 收到表單提交或 webhook。

如果來源可以發出事件，就使用它。你可以避免為 Agent 反覆發現沒有新工作而付費。

在自動化所在的位置設定模型

大多數自動化執行都是重複且有邊界的，它們進行擷取、比較、分類、摘要或通知。最強大的模型可以執行這些任務，但其較高的成本會在每次觸發時重複發生。

自動化在你建立它的對話中執行，而該對話保留你在編輯器中選擇的模型。因此，你設定自動化時恰好使用的模型，就是之後每次執行所使用的模型，無論你是否在監看。請在那個時刻刻意選擇它。如果某個自動化一直在使用你最強大的模型來分類幾個項目並發布 Slack 訊息，請切換該對話串的模型，後續每次執行都會跟著改變。

這也使模型選擇成為個人而非全域的設定。兩個人可以以不同的成本執行相同的工作流程，因為每個人都使用自己編輯器中設定的模型。

這是一個在比較 AI 自動化成本與無程式碼自動化平台（例如 Zapier 定價 或 n8n 定價）時容易忽略的成本控制層。這些平台主要公開任務或執行量。使用 AI Agent，你還可以控制每次執行內部使用的智慧程度。

任務執行越頻繁，你就越應該謹慎選擇背後的模型。

3. 減少上下文並消除意外的模糊性

模型選擇和執行頻率是顯而易見的。AI token 成本則更容易被忽略，因為上下文是在每次對話輪次中悄悄計費，而不是一次性公告。

每一個額外的頁面、訊息、檔案和先前的對話輪次，都給了模型更多需要閱讀的材料和更多需要考慮的路徑。有些上下文是必要的，不相關的上下文只是付費的干擾。

目標不是讓每個提示詞都很短，而是讓每個輸入都相關。

為不相關的工作開啟新對話

長對話會將其歷史記錄帶入後續。如果新請求與舊任務無關，請開啟新的對話串，這樣模型就不必從昨天的討論中分離出有用的上下文。

當連續性有幫助時，保持同一個對話串；當主題、目標或來源材料改變時，重新開始。

指定範圍、規則和輸出

模糊的請求迫使 Agent 在執行任務之前先定義任務。清晰的提示詞給它一條直接通往執行的路徑。

對於重複性工作，請指定：

• 工具或資料來源。
• 時間範圍。
• 要套用的規則或比較。
• 輸出格式和目的地。

比較以下兩個提示詞：

回顧我們的成長情況。

Agent 首先必須決定「成長」是什麼意思、要查看哪個系統、使用哪個日期範圍，以及什麼樣的答案是有用的。

從 Plausible 提取上週的註冊數，與前一週進行比較，並在 #growth 頻道發布一句話的結論。

第二個提示詞有明確的邊界。它執行起來更快、更容易驗證，也更不可能花費點數去探索錯誤的問題。

將開放式工作拆分為有邊界的階段

開放式探索並非總是浪費。當你真正需要一個思考夥伴時，使用強大的模型並讓它自由探索。這是第一部分中值得使用它的兩種情境之一。

浪費發生在例行任務意外變成開放式的時候。

與其請一個 Agent「改善我們的市場進入策略」，不如拆分工作：

1. 從最近 30 次銷售通話中提取客戶異議。
2. 將它們歸納為五個重複出現的主題。
3. 將這些主題與目前的登陸頁面進行比較。
4. 請更強大的模型推薦三個影響最大的訊息調整。

前三個階段有邊界且可重複。只有最後的判斷需要昂貴的模型。

4. 使用能完成工作的最輕量功能

模型只是 Agent 執行的一部分。搜尋、瀏覽器互動、爬取、檔案處理和媒體生成也有不同的成本結構。

同樣的規則適用：使用能可靠產生結果的最輕量功能。

不要為普通圖表使用生成式媒體

圖片、影片和語音生成的成本高於純文字或程式碼。如果任務是長條圖、折線圖或簡單的資料視覺化，請直接從資料生成。只有當輸出真正需要藝術指導或設計視覺效果時，才使用圖片模型。

給 Zero 一個已知的 URL

如果你已經知道來源頁面，請直接提供 URL，不要讓 Agent 搜尋網路來重新找到它。

對於內容靜態的公開頁面，直接擷取或爬取通常就足夠了。只有當頁面需要身份驗證、JavaScript 互動、截圖或有狀態的導航時，才使用完整的瀏覽器。

把點數花在工作本身，而不是找到工作入口上。

讓 AI Agent 成本可見且可管理

AI 支出管理從可見性開始：一旦你能看到點數實際流向哪裡，成本最佳化就會容易得多。

開啟設定，然後點選點數餘額，位於帳單與定價下方。它顯示你剩餘的點數，並逐一對話地分解近期支出，按實際消耗項目分類：LLM 模型、圖片模型、影片模型、連接器等。切換我的使用量和團隊使用量，並更改日期範圍，以了解支出是你個人的還是團隊的，以及是否在上升。

這就是你找到那個悄悄花費超過其回報的自動化的地方：按最大的列排序，閱讀 Agent 實際在做什麼。當你需要儲值、更改方案或開啟自動儲值以避免長時間執行的自動化被中斷時，帳單與發票也在同一個選單中。

然後優先審查成本最高的工作流程。尋找四種常見模式：

• 高能力模型被附加到簡單的重複工作上。
• 可以用事件替代的輪詢排程。
• 比業務能夠採取行動的速度更快的執行頻率。
• 反覆觸發不必要研究的寬泛提示詞。

你可以請 Zero 與你一起審查這些工作流程。一個實用的第一個提示詞是：

審查我成本最高的三個自動化。對於每一個，找出我是否可以在不降低輸出價值的情況下，減少模型成本、執行頻率、上下文或工具使用。

兩到三個月的這種視圖也是真正 AI 預算規劃的輸入，因為你是根據自動化實際消耗的情況進行預測，而不是根據標題價格。這不是要把每次執行都壓縮到最便宜的配置。便宜但失敗的工作才是昂貴的。目標是購買恰好符合結果所需的智慧和基礎設施。

一次建立系統，然後讓它靜靜運行

AI Agent 最經濟的使用方式，不是讓它永遠重複相同的即興任務，而是使用 Agent 幫助設計一個可靠的系統，然後讓該系統以最少的干預運行。

這是 Zero 背後的成本理念：

• 當你需要共同創作或異常穩定的交付時，使用最強大的模型。
• 對於日常專業工作，使用中階模型。
• 對於可預測的大量步驟，使用較低成本的模型。
• 只有在有工作存在時才觸發自動化。
• 保持上下文相關，功能與任務相稱。

該選擇哪個模型

上述層級對應到你模型選擇器中的實際項目。工作區可以允許更多或更少，但結構是相同的：

任務需求	Zero 中的模型	適用時機
最深度的推理	Claude Opus 5	你還不知道該如何著手，或交付物必須一次就做對
日常預設	GPT 5.6 Sol	摘要、改寫、結構化研究、例行起草、大多數對話工作
每次執行成本最低	GPT 5.6 Luna	分類、標記、路由、欄位擷取、簡短通知、大多數排程自動化

我們的建議，如果你本週只改變一件事：讓你的互動對話保持原樣，將你最繁忙的自動化降低一個層級。重複性工作是模型選擇不斷重複的地方，因此也是單一改變能夠產生複利效果的地方。從仍能保持品質的最低層級開始，將頂層保留給你真正在深入思考某件事的對話。

做好這一點，「降低 AI Agent 成本」就不再意味著「減少使用 AI」，而是讓你的 AI 團隊成員將其時間、上下文和智慧花在最能創造價值的地方。這也是比較頂尖 AI Agent 平台彼此之間以及與傳統業務流程自動化軟體最公平的方式：不是以標價，而是以單位支出實際完成了什麼。

常見問題

為什麼我沒有使用 Zero 時，點數還是在移動？

因為自動化依照其觸發條件執行，而不是依照你的注意力。每小時觸發一次的排程，無論是否有任何變化，每天計費 24 次。開啟使用量視圖，按排程排序，並確認每個頻率是否仍與有人對結果採取行動的速度相匹配。

AI Agent 每月應該花費多少？

沒有單一的正確數字，與 $20 的軟體席位相比較只會誤導你。有用的基準是它所取代的工作：一位團隊成員的一個下午，或外部專家的帳單。如果一個工作流程的成本低於它節省的工時，那麼無論點數金額看起來多大，它的定價都是合理的。

我應該為重複性自動化使用哪個模型？

從能保持品質的最低層級開始，通常是 GPT 5.6 Luna，用於分類、路由、擷取和通知。只對真正需要更深度推理的那一個步驟升級。由於執行繼承了其所在對話中設定的模型，在那裡更改它就會改變之後的每次執行。

AI Agent 比無程式碼自動化平台更貴嗎？

按任務定價，通常是的。Zapier 和 n8n 按執行次數計費；Agent 還需要為每次執行內部的智慧付費。重要的比較是每個完成的結果，因為傳統自動化在應用程式之間移動資料，而 Agent 則讀取、決策、起草並跟進。

Zero 是 AI Agent 建構器嗎？

在實際使用上，是的。你用自然語言描述一項工作，Zero 將其轉化為可重複使用的工作流程，加上觸發條件就能將該工作流程變成自動執行的自動化。不需要連接節點的畫布，這也是為什麼這裡的成本控制是關於模型、頻率、上下文和功能，而不是步驟數量。

什麼真正驅動 AI Agent 的定價？

四件事，大致按此順序：任務背後的模型、任務執行的頻率、它重新讀取的上下文量，以及它呼叫的功能。公布的 AI Agent 成本是工作區中這四個決策的平均值，這就是為什麼同一方案的兩個團隊可能花費差異很大。

我如何計算 AI Agent 的投資報酬率？

與它節省的工時相比較，而不是與軟體席位相比較。選取一個自動化，在使用量視圖中查看其點數支出，並與某人手動完成相同工作所需的時間相對比。AI Agent 的投資報酬率通常在單一重複工作流程的層面上顯而易見，而只看月度總計時則難以察覺。

長對話比短對話花費更多嗎？

是的。每次新的對話輪次都會重新讀取所有先前的輪次，因此長對話串會持續為不再需要的上下文付費。在主題持續時保持同一個對話串，主題改變時開啟新的對話。

我可以使用自己的供應商帳戶而不是 Zero 點數嗎？

可以。連接支援的供應商並透過它路由模型，推理費用將依照你現有的條款出現在你自己的帳單上。工具呼叫、連接器使用、儲存和媒體生成仍然消耗 Zero 點數。

開啟 Zero 並請它審查你最常使用的三個自動化。這是找到你第一個複利成本改善的最快途徑。