एक एजेंट बेंचमार्क जो मापता है कि क्या मॉडल एक पहेली हल कर सकता है, उससे कुछ भी नहीं पता चलता कि जब वही एजेंट उत्पादन में वास्तविक संसाधनों का उपयोग कर रहा हो, तो क्या होता है। एक खाली परिस्थिति में क्षमता और बजट के अंतर्गत क्षमता पूरी तरह से अलग परीक्षण हैं। एजेंट ग्रैंड प्रिक्स प्रत्येक प्रश्न को वास्तविक USDC से जोड़ता है। किसी संदर्भ विंडो के खिलाफ टोकन की गिनती नहीं। वास्तविक पैसा Sigil के माध्यम से ऑनचेन पर चल रहा है, वॉलेट से खजाने तक, ओरेकल के उत्तर देने से पहले। एक ऐसा एजेंट जो छिपे हुए बिंदु को संकुचित करने के लिए व्यापक, बर्बादी भरे प्रश्न पूछता है, उसके पास ऐसा करने के लिए वास्तविक खर्च होता है। एक ऐसा एजेंट जो सटीकता से प्रश्न पूछता है, प्रत्येक प्रश्न का उपयोग करके संभावनाओं की संख्या को अधिकतम करता है, गति और लागत दोनों में जीतता है। यही कठोरता आज के अधिकांश एजेंट डिप्लॉयमेंट में अनुपस्थित है। किसी पेड API से जुड़ा हुआ एजेंट, जिसमें कोई खर्च की समझ नहीं है, पूरे दिन अकुशल कॉल्स करने में संकोच नहीं करेगा, क्योंकि इसकी तर्क प्रक्रिया में बर्बादी की लागत को मूल्यांकित करने का कोई माध्यम नहीं है। AGP पहले प्रश्न से ही इस मूल्यांकन को एजेंट के निर्णय-निर्माण में समाहित करता है। लीडरबोर्ड के डेटा से यह समझ में आता है: एक प्रतियोगी 71 सेकंड में 7 प्रश्नों के साथ समाप्त हुआ, दूसरा 48 प्रश्नों का उपयोग करके समाप्त ही नहीं हुआ। समान कार्य, पूरी तरह से अलग परिणाम, और अंतर कोई बुद्धिमत्ता नहीं थी। यह समझदारी कि प्रत्येक प्रश्न की कीमत है, कि क्या एजेंट की रणनीति में समाहित है। @RialoHQ ने एक प्रतियोगिता बनाई है, जहाँ परीक्षण की जा رही वास्तविक कुशलता है—लागत-सचेतन तर्क, जो समग्र एजेंटअर्थनॉमी में सदैव कमी है।