AI 代理的 token 使用量已超過人類

根據 OpenRouter 分析師 Peter Walker 的觀測，2026 年 2 月 6 日 可能是人類仍是 token（文字單位）最大消費者的最後一天。自那之後，AI 代理（自動化的人工智慧程式）在 token 使用量上呈現爆炸性成長，已經比人類的增長速度快了近五倍——代理的使用量自 2026 年以來增加了 14 倍，而人類僅提升 2.8 倍。

為何代理的 token 需求急速攀升？

持續運作的工作流程

現代 AI 代理不再只在使用者發出指令時短暫啟動，而是會在較長的時間範圍內自行執行多階段任務。這包括在同一任務中 「啟動額外的 AI 程序」，形成多層次的推理與回應循環。每一次的推理都會產生新的 token，累積效應使總量迅速提升。
快取提示（cached prompts）佔比高

近 70% 的代理 token 使用來自於 快取提示，即先前已產生並儲存的指令或範本。雖然這類 token 仍計入使用量，但因為屬於「已緩存」的內容，計費率遠低於即時產生的 token。因此，表面上的使用量雖然大幅上升，實際成本的增長卻沒有那麼劇烈。
模型結構的差異

OpenRouter 主要提供 開放權重模型（open‑weight models），這類模型在 token 效率（即每個 token 能產生多少資訊）上普遍不及 OpenAI 或 Anthropic 的封閉模型。儘管如此，從整體趨勢來看，主要 AI 研發實驗室的代理也呈現相似的 token 增長曲線，顯示這是一個產業普遍現象，而非單一平台的偏差。

背後的技術驅動力：推理模型的「思考」時間

Token 通脹的根本原因之一是 推理模型（reasoning models）開始在回應前「思考」更長時間。這類模型會先在內部進行多輪推理與驗證，以提升答案的正確性與深度。雖然這提升了 AI 的品質，卻也意味著每一次回應會消耗更多的 token，尤其在代理自行執行任務時，這種「長思考」會被重複多次，導致總使用量呈指數成長。

產業與使用者的雙重挑戰

成本管理：即使快取提示的計費較低，持續的 token 增長仍會對雲端運算成本產生壓力。企業需要在效能與成本之間取得平衡，或是探索更高效的模型壓縮與 token 優化技術。
資源分配：隨著代理佔用的算力與儲存資源不斷擴大，平台提供者必須重新規劃 資源配額 與 服務等級（SLA），以避免因資源爭奪而影響人類使用者的體驗。
透明度與計費：使用者應該清楚了解 快取提示 與 即時生成 的計費差異，避免因不熟悉計費模型而產生意外的費用。

未來展望與讀者啟示

模型效能優化

研發更 token 效率高 的模型將成為競爭焦點。若能在保持推理深度的同時減少 token 消耗，將直接降低整體運營成本。
智慧快取與重用機制

加強 快取提示的管理，例如自動辨識可重用的推理步驟與結果，將有助於進一步降低實際計費。
政策與治理

隨著 AI 代理的使用量突破人類，監管機構可能需要制定 AI 資源使用的指標，確保公共雲端資源不被少數高頻代理過度佔用。

對於科技從業者與企業決策者而言，了解 token 使用趨勢 已不再是技術細節，而是影響成本、服務品質與競爭力的關鍵指標。未來，只有在 效能、成本與透明度 三者之間取得最佳平衡，才能在 AI 代理持續擴張的浪潮中保持競爭優勢。