Разработчик OpenAI Codex Эрик Провенчер поделился своим наблюдением: по его словам, параллельный запуск большого количества ИИ‑агентов часто лишь резко увеличивает расход токенов, но не улучшает результат.
По словам разработчика, это «налог на координацию». Он пояснил, что чем больше агентов работает одновременно, тем больше времени и токенов уходит на повторные проверки и дублирование действий.
«Очень сложно поддерживать столько параллельных потоков, не скатываясь в хаос и не сжигая токены на чрезмерные проверки», — написал Провенчер. Он пояснил, что агенты начинают буквально «перепроверять домашнюю работу друг друга».
Провенчер привёл эксперимент, в котором 1393 агента Claude Fable использовали для рефакторинга одного Python‑файла. В итоге на работу ушло около $20 тысяч в токенах. Разработчик подсчитал, что один агент GPT-6 Astra мог бы выполнить ту же задачу за «небольшую долю этой стоимости».
Несмотря на то, что рои агентов действительно могут сократить время выполнения некоторых задач, Провенчер называет перерасход токенов «ловушкой»: дополнительные агенты требуют собственных системных промптов, повторяют вызовы инструментов и часто делают одну и ту же работу.
«Дублирование работы — пожалуй, главная проблема», — отметил разработчик.
В качестве альтернативы он предлагает разбивать задачу на отдельные потоки и возвращать результаты главному агенту только после завершения.
Между тем OpenAI опубликовала пост, в котором рассказала, сколько её исследователи расходуют на ИИ‑агентов для написания кода. С мая по середину августа ежедневные расходы на токены у среднего исследователя выросли со $162 до более чем $600. Так, самые продвинутые юзеры тратят на токены более $7 тысяч в день.
