AI 导读
MiniMax M3 用 0.018 美元端到端完成创建收件箱、撰写并发送一封商业邮件，是同类任务中最便宜的模型。推文指出，当一次完整任务成本低于两美分，Token 费用将不再是企业使用 Agent 的主要障碍。但企业真正担心的是邮件发错对象、附件出错、内容越权承诺以及异常时能否停下，这些事故代价远超成千上万次模型调用，因此衡量 Agent 需把人工检查、失败返工与事故风险一并计入。
正文
MiniMax M3 用 0.018 美元，完成了这样一件事：
创建收件箱、写一封商业邮件，然后把它发送出去。
不到两美分。
当一次完整任务便宜到这个程度，企业很快就不会再把 Token 费用当作使用 Agent 的主要障碍了。
一封邮件的模型费用可能只有几分钱，但企业真正担心的是另外一些事情。
比如：邮件发给了谁、附件有没有带错、内容有没有做出不该做的承诺，遇到异常时它知不知道停下来。
任何一个错误造成的损失，都可能超过成千上万次模型调用。
所以以后衡量 Agent，不能只算模型费用比人工便宜多少。还要把人工检查、失败返工和事故风险一起算进去。
真正有价值的成本下降，是在减少人工盯守的同时，没有让错误率和风险跟着上升。
模型价格可以继续降，但发错一封邮件的代价不会跟着降。
Love seeing real-world agent benchmarks like this 👇 MiniMax-M3: $0.018 to spin up an inbox, write and send a business email end-to-end. The cheapest model on the board - and it finished the job. This is what efficient intelligence looks like. (Yes! We’re a frontier lab - we don't just build video and music models, we also train and open-source our frontier LLMs for you to use.)在 X 查看被引用的帖子
来源：@frxiaobei · x.com