ACU(Agent Compute Unit)
ACU(Agent Compute Unit)是异步编程 Agent 的计费单位:按「Agent 实际干活多久」而不是「用了多少 token」收钱。它把不可预测的模型消耗,换成了可预算的时间单价——代价是你买的是时间,不是结果。
发布 2026-09-23更新 2026-09-23核实 2026-09-23什么是 ACU
ACU = Agent Compute Unit,即「Agent 算力单位」。它是异步编程 Agent 用来计价的一种计量单位:按 Agent 主动工作的时长计费,而不是按输入输出的 token 数计费。
最典型的公开定义来自 Devin:1 ACU ≈ Agent 主动工作 15 分钟,Core 档单价约 $2.25/ACU(Team 档因批量折算约 $2/ACU)。换算下来,Devin 主动工作一小时的成本约 $8–$9。
它要解决的问题很直白:异步 Agent 一次跑几十分钟到几小时,中途会读大量文件、跑测试、反复试错。如果按 token 计费,一个简单的「改 5 个文件」和一个「探索两小时后发现方案不对」会算出完全不同的账单,而用户在派任务时无法预知自己属于哪一种。 ACU 把这层不确定性从用户侧挪到了厂商侧。
为什么 2026 年需要它:token 计费在异步场景失灵
| 维度 | 按 token 计费 | 按 ACU / 时长计费 |
|---|---|---|
| 计量对象 | 输入输出 token 数 | Agent 主动工作时长 |
| 可预测性 | 低:同一任务两次跑可能差数倍 | 较高:任务复杂度大致决定时长 |
| 用户心智 | 「我用了多少算力」 | 「我雇了多久的 Agent」 |
| 谁承担试错成本 | 用户 | 厂商(跑偏的时间不计或计入但单价固定) |
| 适合场景 | 交互式补全、短对话、API 调用 | 异步派单、数小时自主任务、智能体编程 |
这也是为什么按 token 计费的 Claude Code、Codex 与按 ACU 计费的 Devin 面向的是两种工作模式:前者陪你写,后者代你写。陪写时你能随时喊停,代写时你只关心结果——后者需要可预算的单价。
各家怎么落地
| 产品 | 计量单位 | 公开口径 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Devin(Cloud) | ACU | 1 ACU ≈ 15 分钟;Core $2.25/ACU,Team $2/ACU | Team $500/月含 250 ACU |
| Devin(Desktop/CLI 订阅) | 订阅 | Free / Pro / Max 档 | 收购 Windsurf 后新增的桌面端走订阅,不走 ACU |
| Replit Agent | effort | 复杂任务约 0.1–1 effort,简单提问 < 0.05;$0.25/effort 起 | 名称不同,思路一致:按「努力程度」而非 token |
| Factory | 未公开 | 企业定制 | 强调任务级模型路由与 ROI 度量 |
口径提醒:上表除 Devin 的 ACU 定义外,其余为各产品公开定价页口径的转述,具体单价会随套餐与促销变动,采购前请以官网定价页为准。ACU 目前没有行业标准定义,不同厂商的「1 单位」不可直接比价。
怎么估算自己的 ACU 账单
异步 Agent 的成本估算可以拆成三步:
- 测出单位成本:挑 3–5 个你真实工单里的典型任务(一个小 bug fix、一个中等 feature、一个跨模块重构),各跑一遍,记下消耗的 ACU。
- 换算成「每成功任务成本」:只统计最终被合并的那部分。跑偏的任务同样消耗 ACU,摊进成功率里才是真实单价。
- 对比替代方案:拿同一个工单集去跑按 token 计费的方案(如 Claude Code / Codex),比较「单任务成本 × 成功率」。
一个常见误判:只看单价。Devin 的 ACU 单价在同类里偏高,但如果它的成功率显著更高,摊到「每成功任务」上可能反而便宜——反之亦然。这个算账方式与 Terminal-Bench 里强调的「分数要除以成本看」是同一条纪律。
ACU 的坑
- 买的是时间,不是结果:Agent 跑偏、反复试错、等你补充信息的部分如何计入,各厂商规则不同。派任务前先看清「等待时间 / 失败任务是否计费」。
- 单位不统一,无法横向比价:A 家的 1 ACU 和 B 家的 1 effort 没有换算关系,只能各自跑实测。
- 模型变便宜不等于账单变便宜:这是最容易踩的一处。Cognition 发布 SWE-2 时称同分成本低 64%,但 Devin 仍按 ACU 计费——那是竞品价格口径的对比,不是你的发票口径。详见SWE-2 发布资讯。
- 并发会放大支出:多会话并行时 ACU 消耗是叠加的,Devin Core 档对并发会话数有上限,Team 档才放开。
- 长程任务要看清上限:数小时的自主任务可能一次吃掉几十个 ACU,先跑小任务测出量级再放量。
与相邻概念的区别
| 概念 | 计量什么 | 与 ACU 的关系 |
|---|---|---|
| Token | 模型的输入输出单位 | ACU 的上游成本来源;ACU 是对它的封装 |
| 上下文窗口 | 单次可见的 token 上限 | 决定单次任务能处理多大规模,间接影响 ACU 消耗 |
| BYOK | 自带模型密钥 | 另一种控成本思路:自己承担 token 波动,换单价透明 |
| Prompt 缓存 | 复用前缀的折扣 | 降低 token 成本,不改变 ACU 的计量方式 |
FAQ
ACU 和 token 哪个更划算? 取决于任务形态。交互式、短、你能实时干预的任务,按 token 更省;异步、长、你不想盯的任务,ACU 的可预测性更有价值。最可靠的方法是用自己的工单集各跑一遍。
为什么厂商不公开 ACU 与 token 的换算比? 因为这正是它承担的风险——同一个任务在不同模型、不同上下文长度下 token 消耗差异巨大,固定的 ACU 单价本质上是厂商对这部分波动做的保险。公开换算比等于公开自己的利润模型。
开源自托管 agent 有 ACU 吗? 没有。例如 OpenHands 走 MIT 开源 + Docker 自托管 + BYOK,你直接按所用模型的 token 付费——成本更透明,但要自己承担运维与波动。
延伸阅读
- Devin 工具卡(ACU 计费的代表)
- OpenHands 工具卡(自托管 + BYOK 的对照)
- Factory 工具卡(企业级软件工厂)
- Replit Agent 工具卡(effort 计费)
- SWE-2 模型卡(模型变便宜 ≠ 账单变便宜)
- Cognition 发布 SWE-2 资讯
- BYOK:自带密钥的成本模型
- 智能体编程:异步 Agent 的工作方式
- 长上下文:成本与上下文管理
- Prompt 缓存:怎么少花 token 钱
来源
- Devin 官方定价页(ACU 定义与单价口径)
- 站内已核实事实:Devin 工具卡、Replit Agent 工具卡、Factory 工具卡(各卡均标注一手来源与核对日期)
本页为概念性说明。ACU 目前无行业标准定义,各厂商单位不可直接比价;具体单价与计入规则以各产品官网定价页为准。如发现与最新官方信息不一致,欢迎通过 反馈邮箱 反馈。
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