SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

139 razy różnicy w koszcie jednego zadania, przy niezmienionym modelu

Marc Alier z Universitat Politècnica de Catalunya puścił jedno zadanie na gicie przez siedem harnessów i pięć modeli, sprawdzając w repozytorium, czy praca faktycznie została wykonana, i najdroższe uruchomienie wyszło 139 razy drożej niż najtańsze. Dwa harnessy, które w ogóle nie obsługują MCP, kosztowały od 5 do 28 razy mniej, a różnicę między MCP a terminalem widać najwyraźniej na porażkach: 12,9% wydanych pieniędzy nie kupiło tam żadnej skończonej pracy wobec 2,2% na terminalu. O rachunku decyduje obudowa, w której uruchamiasz agenta, a nie to, czym podłączasz mu narzędzia.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  4 min  · 

139 razy różnicy w koszcie jednego zadania, przy niezmienionym modelu
Ilustrację przygotowała AI.

Marc Alier, wykładowca inżynierii oprogramowania na Universitat Politècnica de Catalunya, wziął mały model o 27 miliardach parametrów, dał mu jedno zadanie i przepuścił je przez siedem różnych obudów dla agenta. Za każdym razem model doprowadził zadanie do końca, co autor sprawdzał w samym repozytorium, a rachunek za najdroższe uruchomienie okazał się 139 razy wyższy niż za najtańsze.

Pomiar wylądował 9 sierpnia na arXiv i nie przyznaje racji żadnej ze stron sporu, który ciągnie się od miesięcy: ile realnie kosztuje agent, który sięga po narzędzia przez MCP, zamiast po prostu wpisywać polecenia w terminalu. Publikowane szacunki rozjeżdżają się o ponad rząd wielkości, bo opierają się na relacjach praktyków, a żadnej z nich nikt nie powtórzył u siebie. Alier mierzy co innego i wychodzi mu, że o rachunku decyduje nie interfejs, tylko harness, ta obudowa wokół agenta.

Eksperyment jest przyjemnie nudny w konstrukcji. Alier dał każdemu agentowi to samo, niezmienne od początku do końca zadanie: sześć operacji na prywatnym repozytorium gita. Potem przepuścił to zadanie przez siedem harnessów i pięć modeli językowych. Różnicę robi jednak ostatni krok, bo zamiast wierzyć agentowi na słowo, że skończył, autor zaglądał do repozytorium i sprawdzał, czy zmiany faktycznie tam są.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Claude Code, OpenCode i mini-SWE-agent na tych samych modelach: wynik ten sam, rachunek do trzech razy wyższy
Analiza / Opinia

Claude Code, OpenCode i mini-SWE-agent na tych samych modelach: wynik ten sam, rachunek do trzech razy wyższy

5 min

Badacze z Uniwersytetu Shandong uruchomili te same modele w Claude Code, OpenCode i mini-SWE-agent na blisko 500 zadaniach z SWE-bench Verified i wyszło, że harness nie podnosi skuteczności ponad zwykły rozrzut między próbami, za to potrafi potroić koszt zadania. Claude Code wysyła na start ponad 16,5 tysiąca tokenów stałego kontekstu, a mini-SWE-agent nieco ponad 800, i ten narzut rośnie z każdym krokiem. Zanim zapłacisz za cięższy harness, warto dwa razy puścić własną konfigurację i zobaczyć, o ile wynik waha się sam z siebie.

Osiemnaście punktów różnicy bez ruszania wag modelu
Analiza / Opinia

Osiemnaście punktów różnicy bez ruszania wag modelu

5 min

Ten sam Claude Opus 4.6 zalicza 58% zadań w TerminalBench-2 pod Claude Code i 81,8% w prowadzącym ForgeCode, choć wagi w obu są identyczne. Różnicę robi harness, czyli warstwa decydująca, co model widzi, czym może ruszyć i ile razy dostaje szansę na poprawkę. ClickHouse zamroził tę warstwę, przepuścił przez nią 28 modeli i policzył, że od 53 do 82% błędów bierze się ze złego planu, a nie ze złego SQL-a, więc proponuje, żeby plan pisał model najdroższy, a wykonywał najtańszy. Kupując gotowego agenta, kupujecie parę, której druga połowa nie ma żadnej dokumentacji.

Ta sama para modeli, trzy różne rachunki za jedno zadanie
Model / Badania

Ta sama para modeli, trzy różne rachunki za jedno zadanie

5 min

Artificial Analysis wylicza, że średnie zadanie agentowe kosztuje 3,26 dolara na GPT-6 Astra i 7,63 na Claude Fable 5.1 przy identycznej skuteczności, ale OpenAI i Cognition zmierzyły tę samą różnicę na 63% i 42%, a Zvi Mowshowitz wskazuje, że Fable puszczono w trybie Max, co te 57% zawyża. Cognition odpowiada układem Fusion w Devinie, w którym droższy model prowadzi, a tańszy grzebie w kodzie: na DeepSWE 1.1 ścina to koszt zadania o 46% bez straty jakości, tyle że z Astrą na Terminal-Bench 4.0 wynik leci w dół o ponad pięć punktów. Cenę za zadanie widać dopiero na własnym repozytorium.