根据OpenRouter数据，AI代理现消耗比人类多5倍的令牌，自二月以来增长14倍。

Futurum Group首席执行官Daniel Newman最近强调了AI应用的一个重要里程碑："目前AI被agents使用的频率是被人类使用的5倍。这一数字将加速到10倍，然后更高。"这一观察基于Andreessen Horowitz对OpenRouter数据的分析，数据显示截至2026年8月，agents消费了7.3万亿个token，而人类消费了1.4万亿个token。这已是agent使用量在该平台首次超过人类使用量约6个月之后。

然而，agents token主导的现象掩盖了一个重要细节。根据a16z对OpenRouter数据的分析，超过85%的agents token来自缓存提示。这意味着agents主要是在重新阅读已经处理过的信息，而不是处理全新的查询。

OpenRouter是一个领先的AI模型网关和路由平台。它使用基于工具调用率、回合计数和间隔时间等因素的加权计分系统，将每个API密钥分为agentic、mixed或human三个类别之一。自2026年2月以来，数据显示agents使用的token增长了14倍，而人类使用量增长了2.8倍。mixed类别（可能代表结合了agents和人类特征的行为）在同期增长了4.7倍。根据混合流量最终如何分解，agents的token优势可能会有所变化。值得注意的是，这些数据衡量的是token量而非支出，且来自单一平台，尽管趋势确实在4月和7月出现了下降。

增长模式超越了OpenRouter范围。McKinsey的2026年AI状态调查发现，来自大型组织的40%受访者报告正在扩展AI agents，相比一年前的27%有所增加。类似地，一家在租赁的Nvidia H200上测试DeepSeek的呼叫中心咨询公司发现，其agents在9月份在Claude Code上的使用中，"96%的所有输入都是重新阅读旧对话"。

对缓存提示的依赖带来了新的基础设施挑战。虽然缓存token的成本远低于处理新鲜提示，但它们仍然必须存储在内存中。a16z指出，随着模型在KV缓存中存储上下文，对高带宽内存（HBM）的需求上升——"KV缓存正在超过GPU HBM容量"。内存约束已经很紧张。Micron预计RAM和存储短缺将在2027年和2028年恶化，客户将支付更高的价格，同时内存制造商优先为AI数据中心分配HBM。如果Newman的预测成真，比率从5倍升至10倍、20倍及更高，PC购买者将越来越多地与agents争夺稀缺的内存资源。