報導提醒新創公司，AI Agent服務成本除模型API費用外，重試與工具調用等隱藏成本常被忽略，恐致利潤轉負。建議精算客戶毛利並調整定價策略，改採按用量計費模式，以確保長期獲利。
台灣新創公司若採用人工智慧 Agent（AI Agent，自動執行任務的 AI 程式）提供服務，常面臨成本評估的挑戰。許多創業家僅考慮模型 API 的基本費用，卻忽略了隱藏的「服務成本」（Cost to Serve），這指的是將產品交付給單一客戶在特定期間內的實際花費。對於 AI Agent 服務而言，這不僅僅是 API 的標價，而是整個互動流程中所有相關費用的總和，這可能導致營運利潤悄然轉負。
根據《Startup Fortune》週四（11月5日）的報導指出，AI Agent 查詢的「總服務成本」遠超出基本模型 API 價格，它涵蓋了輸入的 Token（處理資訊的單位）、輸出 Token、重試次數（retries，當 AI 遇到困難時重新嘗試的成本）、工具調用（tool calls，AI 使用外部工具如資料庫或 API 的費用）以及上下文視窗（context window，AI 記憶和理解對話所需的空間）等額外開銷。其中，重試與工具調用是創業家最常忽略的兩項成本，且它們的開銷會隨任務複雜度增加，而非營收。舉例來說，一個簡單的客戶支援互動可能僅花費約兩美分，但一項涉及三次工具調用和一次重試的複雜研究任務，單次成本就可能高達 0.15 至 0.40 美元，是簡單任務的 8 到 20 倍。
報導強調，新創公司不應僅關注單次 AI Agent 查詢的成本，更重要的是每個客戶區隔的 AI Agent「毛利」（gross margin，營收扣除直接成本後的利潤空間）。由於複雜任務的高成本，單一客戶若執行複雜多步驟任務，其服務成本可能比執行簡單查詢的客戶高出 5 到 15 倍，即使兩者支付相同的訂閱費用。這意味著，一間看起來健康的創業公司，一旦某位客戶擴大使用量，其潛在的負毛利問題便會浮現。例如，即使整體毛利為 70%，若有 10% 的高用量客戶營運在負 20% 的毛利，實際上公司並非擁有 70% 毛利的業務。
為了解決這個問題，《Startup Fortune》建議新創應停止等待問題出現，而是根據任務複雜度而非當前使用量來預先模型化服務成本。定價策略應針對高用量客戶的重度使用模式來制定，而非僅以平均使用量為基礎。此外，新創應每週而非每月追蹤每個客戶區隔的互動成本，因為高用量客戶的利潤崩潰往往會提早數週顯現。報導指出，過去在 2024 年至 2025 年期間，像是 Vercel 的 v0 產品和多款 AI 程式開發工具（AI coding assistants），就曾因類似問題，從固定或寬鬆的使用方案轉向按量計費（consumption-based pricing）模式。程式開發平台 Replit 也於 2025 年轉為按用量計費的模式，以因應其 Agent 產品所顯現的使用差異。
這項繁瑣的成本會計工作，儘管看似與產品開發無關，卻是決定 AI Agent 服務能否規模化的關鍵。缺乏精準的成本評估，可能導致新創與其最大客戶進行協議重談，且是在客戶已根據無法支持的價格建立工作流程之後，屆時將處於被動局面。