智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法

Uber在2026年AI工程师大会上披露其AI软件工厂成本控制方法。目前超70%代码合并请求由智能体生成，工程师已构建超3600个智能体技能，日均调用超3万次。2026年2月至8月，周活跃用户增长7倍，周智能体请求量增长9.4倍，但AI总支出自4月起保持稳定。通过固定模型对照测试，每千次请求成本较峰值下降近34%，单会话成本较6月峰值下降52%。Uber将AI使用分为四个层级，并将总支出分解为六个可独立优化的项。主要手段包括：基于真实业务任务构建基准测试进行模型选型，为各工作负载选择帕累托最优模型；将子智能体默认设置为性价比更高的模型；自动压缩40万token以上上下文；推理强度默认设为中等。Uber强调，成本降幅因环境而异，但基于真实业务基准测试、围绕准确率与成本优化的方法论具有普适性。