V praxi se často předpokládá, že každý agent potřebuje nejmodernější a nejsilnější model, jako je Claude 5 či GPT-5.6. Analýza z laboratoře Aimoway však zpochybňuje tuto premisu. Autoři zkoumají, jak se výkon agentů mění v závislosti na konkrétním modelu a typu úkolu. Zjištění naznačují, že pro mnoho standardních úkolů mohou postačovat menší a levnější modely, zatímco pouze komplexní logické úkoly nebo ty vyžadující pokročilé uvažování skutečně benefit ze státu umělé inteligence. Ekonomická efektivita agentů tak může být dosažena výběrem vhodného modelu pro konkrétní případ, nikoliv automatickou volbou nejsilnějšího dostupného řešení. Tento přístup může podstatně snížit náklady na provoz AI systémů bez viditelné ztráty na kvalitě výsledků.