Agent Arena 分析：头部智能体每生成 1 token 需读取约 93 个输入 token
LMArena 拆了 2.6 万条智能体会话数据，发现输入输出 token 比例高达 93:1，看完你就懂缓存定价为什么成了价格战焦点。
LMArena 对 26K+ 会话数据的分析显示，Agent Arena 排名前 10 的智能体每生成 1 个输出 token 平均要处理约 93 个输入 token。这意味着缓存输入的定价直接影响智能体运行成本，各实验室正竞相降低缓存输入价格。文章以 Anthropic 的 Opus 5.5 和 Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 的真实会话为例，演示了缓存在实际运行中的工作方式。
The top 10 agents in Agent Arena process about 93 input tokens for every token they generate, according to our analysis of 26K+ sessions. This is why labs are racing to lower the cost of cached input. The video below shows how caching works in practice, with real sessions from Opus 5.5 by @AnthropicAI and Gemini 4 Argon by @GoogleDeepMind . Dive into the details of the hidden AI price war: article by @DawidGalarowicz below. Your browser does not support the video tag. 🔗 View on Twitter Arena.ai @arena x.com/i/article/2116… 🔗 View Quoted Tweet 💬 21 🔄 5 ❤️ 63 👀 9603 📊 21 ⚡
