解锁智能体LLM效率：预测成本和优化工作流程

这项研究探索了预测智能体生成式人工智能大语言模型工作流程总成本的激动人心的挑战，这是迈向实际应用和成本效益的关键一步。 关注输出令牌数量、链深度和上下文增长，突出了优化这些复杂系统的远见卓识。 提出的方法，包括回归模型和基于嵌入的成本查找，为更有效地利用大语言模型提供了有希望的途径。