网易 LobsterAI 报告：9 月办公 Agent 单任务平均消耗 20.2 万 Token，日活增幅 83.1%

网易 LobsterAI 发布了第二期《中国办公 Agent 用户行为报告》，报告基于它自己平台的用户数据，反映的是这一家产品的用户，不代表整个行业。 不过管中窥豹，可以借此看看中国办公 Agent 用户行为变化。也希望其他家多发一些类似报告学习下。 从这期起报告改为每月发布，9 月版还额外看了十一假期的变化。 最醒目的数字有两个：9 月用户每次交给 Agent 的任务平均消耗 20.2 万 Token，是 3 月 6.3 万的 3.2 倍；日均活跃用户的增幅达到 83.1%，是 5 月以来涨得最快的一个月。用的人越来越多，每个人交出去的活也越来越大。 LobsterAI 是网易的办公 Agent 产品，可以在桌面端用，也可以在微信、飞书这类聊天软件里直接给它派活。 【任务越来越大，用户在加速涌入】 Token 是模型读写文字的计量单位。Agent 干活时要反复读任务要求、读自己前面产出的内容，所以一次任务消耗多少 Token，大致反映这件活有多长、多复杂。逐月看：3 月 6.3 万，4 月 6.7 万，5 月 8.6 万，6 月 10.5 万，7 月 12.9 万，8 月 19.7 万，9 月 20.2 万。最大的一跳在 7 月到 8 月，9 月停在高位。 日活这边，报告只给了增幅：6 月 +19.8%，7 月 +25.1%，8 月 +30.6%，9 月 +83.1%，一个月比一个月快。报告没公布用户绝对数。如果这些增幅是逐月环比，连乘下来 9 月日活大约是 5 月的 3.6 倍，这是按图上数字推算的，报告本身没这么说。 【缓存让同样的活，花费差出七倍多】 这是报告里对用户最实用的一节。Agent 每一步都要把任务要求和之前的内容重新读一遍，不少费用就花在这些重复读取上。模型厂商会把读过的内容记下来（缓存），再次读到时按折扣价收费。命中率就是重复内容里有多少能享受到这个折扣。 9 月各模型的命中率大多在九成上下：DeepSeek V4.1 Flash 最高，97.3%；DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro 都是 95.7%；GLM 5.3 93.9%，MiniMax M3 93.7%，Qwen 3.8 Max 93.2%，GLM 5.3 Flash 91.1%，Kimi K3 88.7%；垫底的是 Qwen 3.7 Plus，76.7%。 命中率差

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