When a large language model (LLM) agent executes the same task, token consumption can vary by over an order of magnitude across runs. The agent chooses its next steps based on tool feedback and intermediate results, while the growing context steadily inflates the input size of every subsequent call. The total consumption of a task is therefore hard to predict before execution and the prediction mu

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [TokenCast: Forecasting Token Consumption During LLM Agent Ex](https://arxiv.org/abs/2609.35760v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Chaoqian Ouyang, Ling Yue, Libin Zheng, Huanghui Guo, Shengxiang Xu, YiShu Wang, Ran Li, Jian Yin, Shaowu Pan, Shimin Di

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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⏱️ 2026-09-29 22:03