diff --git a/Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/10 Vibe Coding 成本控制技巧.md b/Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/10 Vibe Coding 成本控制技巧.md index b91a615..0f255af 100644 --- a/Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/10 Vibe Coding 成本控制技巧.md +++ b/Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/10 Vibe Coding 成本控制技巧.md @@ -6,15 +6,25 @@ 你好，我是鱼皮。 -如果你是重度 Vibe Coding 开发者，可能会在上面花不少钱。像我们团队用 Cursor，一个多月就花了 1 万多块钱！ +自从给我们团队提供 Cursor AI 之后，公司的利润是越来越少了，大家是真的疯狂压榨 AI。来给大家看看账单，才一个月就花了 **1 万多**！ -![](https://pic.yupi.icu/1/1764150768938-230d8eca-7be3-47e2-b55a-8f784871c110.png) +![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260307122517349.png) -虽然比招个程序员便宜，但这钱也不是小数目啊。更重要的是，很多钱其实是冤枉钱，完全可以省下来。 +这钱都够招一个人了啊！ -在 Vibe Coding 中，成本主要来自 AI 大模型的使用。你给 AI 看的内容越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多。下面我就来分享一些实用的省钱技巧，让你的每一分钱都花在刀刃上，最省钱的一集。 +我接受用 AI 花钱，但是咱不能花冤枉钱对吧？ -💡 本文对应视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pAy5BXE5z +在 Vibe Coding 中，成本主要来自 AI 大模型的使用。你给 AI 看的内容越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多。下面我就来分享一些实用的省钱技巧，让你的每一分钱都花在刀刃上，《最省钱的一集》。 + +友情提示，接下来要分享的技巧较多，为了便于大家理解，建议大家把自己想象成公司的创始人，你招了一位 AI 员工。 + +没错，你就是老板，你就是大资本家啊！ + +![](https://pic.yupi.icu/1/1763521575578-7b8446be-3f4b-477b-88d7-4c191c6e0e5d-20260307122623476.png) + +接下来我们要学的就是，**怎么给更少的钱让 AI 干更多的活**，建议收藏~ + +⭐️ 本文对应视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pAy5BXE5z @@ -27,13 +37,20 @@ 大多数 AI 服务都是按 token 计费的。Token 可以简单理解为字符数，你给 AI 看的内容（输入）越多、AI 输出的内容越多，花的钱就越多。 +实际上 token 还分为 4 种类型，价格各不相同： + +- 输入 token：你发给 AI 的内容（提示词、引用的文件、对话历史等） +- 输出 token：AI 生成的回复内容（价格是输入的 3 ~ 5 倍） +- 缓存写入 token：AI 第一次处理你的上下文时，会把计算结果存起来（比如引用的文件、对话历史这些重复出现的内容），比普通输入略贵一点 +- 缓存读取 token：后续再用相同的上下文时，直接复用缓存，价格只有普通输入的 1/10，非常便宜 + 举个例子，如果你给 AI 一个 1000 字的提示词，AI 回复了 2000 字的代码，那么： - 输入 token：约 1500（中文一个字大概 1.5 个 token） - 输出 token：约 3000 - 总共：4500 token -按照不同模型的定价，这次对话可能花费 0.01 到 0.1 美元不等。看起来不多，但如果你一天对话 100 次，一个月就是几十到几百美元了。 +按照不同模型的定价，这次对话可能花费 0.01 到 0.1 美元不等。看起来不多对吧？但如果你一天对话 100 次，一个月下来就是几十到几百美元了。。。 ![](https://pic.yupi.icu/1/aitokenscompute%252525E5%252525A4%252525A7.jpeg) @@ -42,13 +59,13 @@ ### 输入和输出的价格差异 -一个很重要的点是：**输出 token 一般比输入 token 贵 3-5 倍**。 +一个很重要的点是，**输出 token 一般比输入 token 贵 3 ~ 5 倍**。 -比如 Claude Opus 的定价（2026 年 2 月）： +比如 Claude Opus 的定价（2026 年 3 月）： - 输入：每百万 token 约 5 美元 -- 输出：每百万 token 约 20 美元 +- 输出：每百万 token 约 25 美元 -这意味着，让 AI 少输出一些内容，比让它少读一些内容更省钱。 +也就是说，让 AI 少说几句话，比让它少看点东西更能省钱。所以一定要管住 AI 的嘴。 @@ -58,7 +75,7 @@ ![](https://pic.yupi.icu/1/tokencontext%E5%A4%A7.jpeg) -这就是为什么长对话会特别费钱。而且，当输入超过 20 万 token 时，很多服务的价格会翻倍。 +这就是为什么长对话会特别费钱，聊得越久越烧钱。而且，当输入超过 20 万 token 时，很多服务的价格会直接翻倍！ @@ -71,7 +88,7 @@ 由于实际价格会持续变动，建议以你使用的 AI 工具的官方文档为准，比如 Cursor 的 [模型定价页面](https://cursor.com/cn/docs/models)。 -![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260105161447674-20260105161715542.png) +![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260307122806578.png) @@ -91,7 +108,9 @@ ### 使用本地模型 -如果你的电脑配置够好（有好的显卡），还可以考虑在本地运行开源模型，比如使用 Ollama 运行 Llama、Mistral 等。虽然效果可能不如 Claude 或 GPT，但完全免费，适合一些简单的任务。 +如果你的电脑配置够好（有好的显卡），还可以考虑在本地运行开源模型，比如使用 [Ollama](https://ollama.com/) 运行 Llama、Qwen 等。虽然效果可能不如 Claude 或 GPT，但完全免费，适合一些简单的任务。 + +![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260307141421176.png) @@ -101,7 +120,7 @@ 此外，国内的很多大模型平台（比如文心一言、通义千问、智谱 AI 等）也提供免费额度，你可以根据自己的需求选择合适的平台。 -顶级白票党的做法当然是组合使用多个工具的免费额度。比如用 Cursor 的免费额度做日常开发，用 ChatGPT 的免费额度写文档和注释，用 Gemini 的免费额度做代码审查。这样搭配使用，你可能一分钱都不用花，就能完成大部分工作。 +顶级白票党的做法当然是组合使用多个工具的免费额度，薅羊毛嘛，一只薅不够就多薅几只。比如用 Cursor 的免费额度做日常开发，用 ChatGPT 的免费额度写文档和注释，用 Gemini 的免费额度做代码审查。这样搭配使用，你可能一分钱都不用花，就能完成大部分工作。 如果你是学生，记得申请各种学生优惠。GitHub Student Pack 包含 GitHub Copilot 等工具的免费使用，JetBrains 提供学生授权可以免费使用全家桶，各大云服务商也有学生优惠。这些福利能帮你省下不少钱。 @@ -336,7 +355,7 @@ build/ 再比如简单的文件重命名、代码格式化这些，开发工具本身就有快捷键，干嘛要浪费 AI 额度呢？ -像 Cursor 这种 AI 编程工具其实更适合处理那些需要理解上下文、需要多轮交互的复杂任务。对于不需要结合代码库上下文、不需要多轮交互的任务（比如解释概念、生成测试数据），可以直接用其他免费的 AI 工具，没必要消耗 Cursor 的额度。 +像 Cursor 这种 AI 编程工具其实更适合处理那些需要理解上下文、需要多轮交互的复杂任务。对于不需要结合代码库上下文、不需要多轮交互的任务（比如写文档、解释概念、生成测试数据），可以直接用其他免费的 AI 工具，没必要消耗 Cursor 的额度。 @@ -352,7 +371,7 @@ build/ 这样批量处理比分 5 次生成要省钱。 -3）有些 AI 工具支持缓存机制，如果你多次使用相同的上下文（比如项目的 README），可以利用缓存来减少重复发送。 +3）前面提到过，AI 工具支持缓存机制，相同的上下文重复使用时价格能降到 1/10。所以尽量保持上下文稳定，比如 Cursor Rules、引用的文件不要频繁改动，这样能持续享受缓存优惠。 @@ -375,9 +394,9 @@ build/ ## 写在最后 -虽然 Vibe Coding 可能要花钱，但通过合理的策略，可以把成本控制在合理范围内。 +虽然 Vibe Coding 可能要花钱，但通过合理的策略，完全可以把成本控制在合理范围内。别像我们团队一样，上来就猛冲，回头一看账单，那个疼啊…… -最后总结一下本文的重点： +最后总结一下本文的重点，在追求高效的同时，也要避免浪费哦~ 1. 理解计费机制：知道 token 是怎么算的，输出比输入贵。 2. 选择合适的模型：不同任务用不同模型，不要都用最贵的 @@ -385,9 +404,7 @@ build/ 4. 优化 token 消耗：别让 AI 做无用功、明确需求、控制上下文、批量处理、缓存等 5. 做好预算管理：设置限额，定期检查，评估投入产出比 -在追求高效的同时，也要避免浪费哦~ - -希望这些成本控制技巧能帮你在使用 AI 时更加省钱，冲冲冲！💪 +希望这些省钱技巧能帮到你，如果真的帮你省了钱，请不要吝啬，动动小手点个免费的赞吧，冲冲冲！