AI-агенты уже потребляют примерно в пять раз больше токенов, чем запросы, которые непосредственно инициируют люди. За полгода использование токенов агентами на OpenRouter выросло примерно в 14 раз. Это может быть одним из первых количественных признаков фундаментального изменения интернета: всё большую часть цифровой активности будут создавать не люди, а программы, работающие от их имени.
AI-агенты. Иллюстрация, созданная с помощью ИИ
По данным OpenRouter, одной из крупнейших платформ для доступа к различным AI-моделям через единый API, по состоянию на 10 августа 2026 года AI-агенты потребляли около 7,3 трлн токенов, если рассчитывать по семидневному скользящему среднему. Для трафика, непосредственно инициированного людьми, показатель составлял около 1,4 трлн токенов.
Таким образом, агенты уже генерируют примерно в пять раз больше использования LLM по токенам, чем люди.
Причём разница стремительно увеличивается.
ИИ начал использовать ИИ
Ещё более интересная динамика наблюдается, если сравнить данные с началом года.
По данным OpenRouter, примерно 6 февраля 2026 года использование токенов агентами и людьми сравнялось. С тех пор потребление агентами увеличилось примерно в 14 раз, тогда как использование людьми — примерно в 2,8 раза.
OpenRouter ещё в июне обращал внимание на то, что взрывной рост агентского трафика фактически стал феноменом именно 2026 года. По данным компании, один агентский запрос в среднем может использовать примерно в 15 раз больше токенов, чем обычное взаимодействие человека с ИИ.
Причина кроется в том, как работают агенты.
Человек обычно действует примерно так:
запрос → ответ.
AI-агент может выполнять значительно более длинный цикл:
задача → планирование → запрос к модели → использование инструмента → проверка результата → новый запрос → исправление → повторная проверка → результат.
Одна команда пользователя таким образом может превратиться в десятки внутренних обращений к моделям.
Почему это важно для бизнеса
На первый взгляд, количество использованных токенов — технический показатель, интересный прежде всего разработчикам ИИ.
Но за ним может скрываться гораздо более масштабное экономическое изменение.
До появления генеративного ИИ большинство цифровых сервисов создавались с ориентацией на человека. Человек открывал Google, заходил на сайт, просматривал товары, сравнивал цены, читал отзывы и нажимал кнопку «Купить».
ИИ-агенты постепенно могут взять на себя часть этих операций.
Например, вместо:
человек → Google → сайт → каталог → сравнение → покупка
цепочка может выглядеть так:
человек → ИИ-агент → десятки сайтов/API → сравнение → рекомендация → транзакция.
В такой модели один пользователь может генерировать сотни машинных взаимодействий, которых он даже не видит.
Токены могут стать новой статьёй расходов компаний
Для бизнеса это означает ещё одно изменение: важно будет учитывать не только количество сотрудников или подписок на ИИ-сервисы.
Появляется новый ресурс — стоимость работы автономных агентов.
Если ИИ-агент постоянно анализирует рекламные кампании, проверяет конкурентов, обрабатывает данные CRM, генерирует контент, работает с базами данных или общается с другими агентами, он может использовать миллионы токенов без непосредственного участия человека.
Поэтому наряду с классическими SaaS-расходами компаниям придётся всё более внимательно учитывать:
- стоимость токенов;
- количество операций агентов;
- стоимость выполнения одной задачи;
- использование дорогих и более дешёвых моделей;
- кеширование контекста;
- количество повторных запросов и проверок;
- реальный ROI автоматизации.
При этом общий объем токенов не равен затратам один к одному: значительная часть нагрузки на агентов приходится на кэшированные промпты, которые могут тарифицироваться значительно дешевле. Поэтому для бизнеса более важным показателем будет не просто количество токенов, а стоимость успешно выполненной агентом задачи.
Что это меняет для маркетинга
Самые интересные последствия могут быть даже не в стоимости ИИ.
Если агенты начнут выполнять всё больше операций вместо людей, маркетологам придётся работать с новым типом аудитории — машинными посредниками.
Сегодня бренд старается быть заметным для человека в Google, Instagram, TikTok, YouTube или СМИ.
Завтра между брендом и человеком всё чаще может появляться ИИ:
бренд → ИИ → человек.
Например, пользователь не обязательно будет сам просматривать 20 CRM-систем. Он может сказать агенту:
Найди CRM для украинской компании на 20 сотрудников, которая интегрируется с Gmail, имеет API и стоит не более $300 в месяц.
Далее агент самостоятельно будет искать информацию, сравнивать предложения и формировать шорт-лист.
В такой ситуации маркетологу нужно будет думать не только о том, «убеждает ли наш сайт человека?», но и о том, «может ли ИИ правильно понять наше предложение?»
Новое SEO может быть оптимизацией уже не для поисковика
Отсюда возникает ещё один важный тренд. Сайты традиционно оптимизировались под поисковых роботов Google, но конечным потребителем информации оставался человек.
В агентном интернете ситуация может измениться: информацию находит машина, анализирует машина, сравнивает машина — и только конечный результат получает человек.
Поэтому всё большую важность могут приобретать:
структурированные данные → понятные характеристики продукта → API → актуальные цены → каталоги → рейтинги → отзывы → упоминания в авторитетных источниках → чётко сформулированная информация о бренде.
ИИ должен не просто найти компанию. Он должен понять, чем она занимается, для кого, сколько это стоит и почему ей можно доверять.
От human traffic к agent traffic
Для веб-аналитики это также создает новую проблему. На протяжении десятилетий главными метриками интернет-бизнеса были:
пользователи → сессии → просмотры страниц → конверсии.
В агентном интернете часть реального взаимодействия с бизнесом может происходить вообще без традиционного посещения сайта человеком.
ИИ может прочитать страницу, получить данные через API, использовать информацию в ответе или порекомендовать товар пользователю.
Поэтому наряду с человеческим трафиком постепенно может сформироваться отдельная категория — agent traffic.
И бизнесу придётся научиться отличать полезных ИИ-агентов от обычных ботов, измерять их активность и понимать, когда машинный запрос в итоге приводит реального клиента.
Marketer объясняет: что делать маркетологам уже сейчас
Пока рано перестраивать всю маркетинговую стратегию под AI-агентов. Но несколько моментов уже становятся актуальными.
- Структурировать информацию о продукте. Цены, характеристики, условия, география работы и ограничения должны быть максимально однозначными.
- Следить за присутствием бренда за пределами собственного сайта. ИИ может формировать представление о компании на основе множества независимых источников.
- Развивать API и структурированные данные. Машинам гораздо проще работать с информацией, которую можно однозначно прочитать и интерпретировать.
- Измерять AI-трафик отдельно.Доля машинных обращений к сайтам и сервисам, вероятно, продолжит расти.
- Рассчитывать экономику агентов. Для компаний, активно внедряющих AI-автоматизацию, показатель «стоимость выполненной задачи» может оказаться более полезным, чем количество использованных токенов.
Интернет получает нового пользователя
Данные OpenRouter не означают, что ИИ уже генерирует больше всего интернет-трафика, чем люди. Это статистика конкретной крупной ИИ-платформы, а не всего интернета.
Однако тренд показателен: OpenRouter сегодня обслуживает более 250 тысяч приложений, а его статистика использования моделей обновляется на основе реального API-трафика.
Главное изменение заключается даже не в том, что люди все чаще пользуются искусственным интеллектом.
ИИ всё чаще сам пользуется ИИ
Если эта тенденция продолжится, следующим крупным этапом развития интернета может стать сеть, где значительная часть поиска, анализа информации, сравнения товаров, переговоров и транзакций будет происходить между программными агентами.
А человек будет всё чаще видеть лишь конечный результат их работы.
Основной источник: данные OpenRouter и аналитика OpenRouter по agentic usage.
