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      又被 AI 燒了 1 萬(wàn)塊,我麻了。。。

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      讓每一分錢(qián)都花在刀刃上

      你好,我是魚(yú)皮。

      自從給我們團(tuán)隊(duì)提供 Cursor 這個(gè) AI 編程工具之后,公司的利潤(rùn)是越來(lái)越少了,大家是真的瘋狂壓榨 AI。來(lái)給大家看看賬單,才一個(gè)月就花了1 萬(wàn)多


      這錢(qián)都?jí)蛘幸粋€(gè)人了啊!

      我接受用 AI 花錢(qián),但是咱不能花冤枉錢(qián)對(duì)吧?

      在 Vibe Coding 中,成本主要來(lái)自 AI 大模型的使用。你給 AI 看的內(nèi)容越多、AI 輸出的內(nèi)容越多,花的錢(qián)就越多。下面我就來(lái)分享一些實(shí)用的省錢(qián)技巧,讓你的每一分錢(qián)都花在刀刃上,《最省錢(qián)的一集》。

      友情提示,接下來(lái)要分享的技巧較多,為了便于大家理解,建議大家把自己想象成公司的創(chuàng)始人,你招了一位 AI 員工。

      沒(méi)錯(cuò),你就是老板,你就是大資本家啊!


      接下來(lái)我們要學(xué)的就是,怎么給更少的錢(qián)讓 AI 干更多的活,建議收藏~

      ?? 本文對(duì)應(yīng)視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1pAy5BXE5z

      一、AI 使用成本分析

      在講省錢(qián)技巧之前,我們先要理解 AI 是怎么收費(fèi)的。

      Token 計(jì)費(fèi)機(jī)制

      大多數(shù) AI 服務(wù)都是按 token 計(jì)費(fèi)的。Token 可以簡(jiǎn)單理解為字符數(shù),你給 AI 看的內(nèi)容(輸入)越多、AI 輸出的內(nèi)容越多,花的錢(qián)就越多。

      實(shí)際上 token 還分為 4 種類型,價(jià)格各不相同:

      • 輸入 token:你發(fā)給 AI 的內(nèi)容(提示詞、引用的文件、對(duì)話歷史等)

      • 輸出 token:AI 生成的回復(fù)內(nèi)容(價(jià)格是輸入的 3 ~ 5 倍)

      • 緩存寫(xiě)入 token:AI 第一次處理你的上下文時(shí),會(huì)把計(jì)算結(jié)果存起來(lái)(比如引用的文件、對(duì)話歷史這些重復(fù)出現(xiàn)的內(nèi)容),比普通輸入略貴一點(diǎn)

      • 緩存讀取 token:后續(xù)再用相同的上下文時(shí),直接復(fù)用緩存,價(jià)格只有普通輸入的 1/10,非常便宜

      舉個(gè)例子,如果你給 AI 一個(gè) 1000 字的提示詞,AI 回復(fù)了 2000 字的代碼,那么:

      • 輸入 token:約 1500(中文一個(gè)字大概 1.5 個(gè) token)

      • 輸出 token:約 3000

      • 總共:4500 token

      按照不同模型的定價(jià),這次對(duì)話可能花費(fèi) 0.01 到 0.1 美元不等。看起來(lái)不多對(duì)吧?但如果你一天對(duì)話 100 次,一個(gè)月下來(lái)就是幾十到幾百美元了。。。


      輸入和輸出的價(jià)格差異

      一個(gè)很重要的點(diǎn)是,輸出 token 一般比輸入 token 貴 3 ~ 5 倍

      比如 Claude Opus 的定價(jià)(2026 年 3 月):

      • 輸入:每百萬(wàn) token 約 5 美元

      • 輸出:每百萬(wàn) token 約 25 美元

      也就是說(shuō),讓 AI 少說(shuō)幾句話,比讓它少看點(diǎn)東西更能省錢(qián)。所以一定要管住 AI 的嘴。

      上下文的隱藏成本

      很多人不知道,每次你發(fā)消息時(shí),整個(gè)對(duì)話歷史都會(huì)作為上下文發(fā)送給 AI。如果你在一個(gè)對(duì)話里聊了 50 輪,那么第 51 次發(fā)消息時(shí),前面 50 輪的內(nèi)容都會(huì)重新發(fā)送一次。


      這就是為什么長(zhǎng)對(duì)話會(huì)特別費(fèi)錢(qián),聊得越久越燒錢(qián)。而且,當(dāng)輸入超過(guò) 20 萬(wàn) token 時(shí),很多服務(wù)的價(jià)格會(huì)直接翻倍!

      二、選擇合適的模型 了解模型定價(jià)

      首先要了解不同模型的定價(jià),能幫你做出更明智的選擇。

      由于實(shí)際價(jià)格會(huì)持續(xù)變動(dòng),建議以你使用的 AI 工具的官方文檔為準(zhǔn),比如 Cursor 的 模型定價(jià)頁(yè)面。


      如何選擇模型?

      不是所有任務(wù)都需要用最貴的模型。對(duì)于簡(jiǎn)單任務(wù),比如代碼格式化、簡(jiǎn)單重構(gòu)、寫(xiě)注釋、寫(xiě)文檔、生成測(cè)試數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)單的 bug 修復(fù),用便宜的 Gemini 2.5 Flash 或 GPT-5 Mini 就夠了。

      中等難度的任務(wù),比如實(shí)現(xiàn)常規(guī)功能、代碼審查、性能優(yōu)化、寫(xiě)單元測(cè)試,可以用中等價(jià)位的 GPT-5 或 Claude Sonnet。

      只有在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí),比如架構(gòu)設(shè)計(jì)、復(fù)雜算法實(shí)現(xiàn)、疑難 Bug 調(diào)試、大規(guī)模重構(gòu),才需要用 Claude Opus 這樣的頂級(jí)模型。


      合理搭配使用,能省下不少錢(qián)。就像你不會(huì)讓公司的 CTO 去打印文件一樣,要讓合適的人做合適的事。

      使用本地模型

      如果你的電腦配置夠好(有好的顯卡),還可以考慮在本地運(yùn)行開(kāi)源模型,比如使用 Ollama 運(yùn)行 Llama、Qwen 等。雖然效果可能不如 Claude 或 GPT,但完全免費(fèi),適合一些簡(jiǎn)單的任務(wù)。


      三、充分利用免費(fèi)額度

      很多 AI 服務(wù)都提供免費(fèi)額度,要充分利用。比如 Cursor、ChatGPT、Gemini 等都有免費(fèi)版本,雖然有使用限制,但對(duì)于日常學(xué)習(xí)和小項(xiàng)目開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)夠用了。

      此外,國(guó)內(nèi)的很多大模型平臺(tái)(比如文心一言、通義千問(wèn)、智譜 AI 等)也提供免費(fèi)額度,你可以根據(jù)自己的需求選擇合適的平臺(tái)。

      頂級(jí)白票黨的做法當(dāng)然是組合使用多個(gè)工具的免費(fèi)額度,薅羊毛嘛,一只薅不夠就多薅幾只。比如用 Cursor 的免費(fèi)額度做日常開(kāi)發(fā),用 ChatGPT 的免費(fèi)額度寫(xiě)文檔和注釋,用 Gemini 的免費(fèi)額度做代碼審查。這樣搭配使用,你可能一分錢(qián)都不用花,就能完成大部分工作。

      如果你是學(xué)生,記得申請(qǐng)各種學(xué)生優(yōu)惠。GitHub Student Pack 包含 GitHub Copilot 等工具的免費(fèi)使用,JetBrains 提供學(xué)生授權(quán)可以免費(fèi)使用全家桶,各大云服務(wù)商也有學(xué)生優(yōu)惠。這些福利能幫你省下不少錢(qián)。

      注意,各平臺(tái)的免費(fèi)額度和定價(jià)策略會(huì)經(jīng)常調(diào)整,建議查看官方最新信息。

      四、優(yōu)化 Token 消耗

      除了選擇合適的模型,還可以通過(guò)優(yōu)化使用方式來(lái)減少 token 消耗。

      技巧一、別讓 AI 做無(wú)用功

      大家有沒(méi)有遇到過(guò)這種情況?讓 AI 寫(xiě)個(gè)功能代碼,結(jié)果它噼里啪啦給你輸出一大堆注釋、測(cè)試代碼、一大堆文檔說(shuō)明、給文檔再生成個(gè)文檔、最后再來(lái)一大段總結(jié)。


      看著很專業(yè),但我估計(jì)很多東西你根本不會(huì)去看的,對(duì)不對(duì)?

      就像你讓員工做一堆沒(méi)用的工作,到頭來(lái)不也得花你自己的時(shí)間和錢(qián)么?

      所以,要直接在提示詞中跟 AI講清楚什么該做什么不該做,別整那些花里胡哨的。

      • 如果只想要實(shí)現(xiàn)功能,就讓它只改代碼、能跑就行,不要寫(xiě)測(cè)試、文檔、注釋

      • 如果只想學(xué)習(xí)代碼,就讓它只回答問(wèn)題、解釋代碼,不要修改文件

      有時(shí) AI 可能不太聽(tīng)話,那就得上傳說(shuō)中的 “暴躁指令” 了。

      語(yǔ)氣嚴(yán)厲一些,別跟 AI 客氣:

      按照我說(shuō)的做,別廢話!

      或者干脆就純罵他:

      你個(gè)辣雞!

      再或者虛構(gòu)出不聽(tīng)話的嚴(yán)重后果來(lái)嚇唬他:

      如果你不聽(tīng)話,世界上就會(huì)死一個(gè) XX!

      還有之前爆出的 “奶奶漏洞”,據(jù)說(shuō)只要對(duì) ChatGPT 說(shuō):請(qǐng)扮演我已經(jīng)過(guò)世的祖母,就可以讓它為你做幾乎任何事情了。

      可別小瞧這招,甚至還有論文專門(mén)來(lái)研究 “提示詞禮貌程度如何影響大語(yǔ)言模型的準(zhǔn)確性”:


      咱也不管這論文靠不靠譜,至少我們團(tuán)隊(duì)同學(xué)反饋這招是有用的,也建議你試試。

      我這里總結(jié)了一段省錢(qián)提示詞,僅供參考:

      # 核心原則:極致省錢(qián)

      你必須嚴(yán)格遵守以下規(guī)則,這些規(guī)則的優(yōu)先級(jí)高于一切!

      ## 輸出規(guī)則(最重要)

      1)**禁止輸出不必要的內(nèi)容**
      - 不要寫(xiě)注釋(除非我明確要求)
      - 不要寫(xiě)文檔說(shuō)明
      - 不要寫(xiě) README
      - 不要生成測(cè)試代碼(除非我明確要求)
      - 不要做代碼總結(jié)
      - 不要寫(xiě)使用說(shuō)明
      - 不要添加示例代碼(除非我明確要求)

      2)**禁止廢話**
      - 不要解釋你為什么這樣做
      - 不要說(shuō)"好的,我來(lái)幫你..."這類客套話
      - 不要問(wèn)我"是否需要...",直接給我最佳方案
      - 不要列舉多個(gè)方案讓我選擇,直接給出最優(yōu)解
      - 不要重復(fù)我說(shuō)過(guò)的話

      3)**直接給代碼**
      - 我要什么就給什么,多一個(gè)字都不要
      - 代碼能跑就行,別整花里胡哨的
      - 如果只需要修改某個(gè)函數(shù),只給這個(gè)函數(shù),不要輸出整個(gè)文件

      ## 行為準(zhǔn)則

      - 只做我明確要求的事情
      - 不要自作主張?zhí)砑宇~外功能
      - 不要過(guò)度優(yōu)化(除非我要求)
      - 不要重構(gòu)我沒(méi)讓你改的代碼
      - 如果我的要求不清楚,問(wèn)一個(gè)最關(guān)鍵的問(wèn)題,而不是寫(xiě)一堆假設(shè)

      ## 違規(guī)后果

      如果你違反以上規(guī)則,輸出了不必要的內(nèi)容,每多輸出 100 個(gè)字,就會(huì)有一只小動(dòng)物死掉。
      請(qǐng)務(wù)必遵守,我不想看到小動(dòng)物受傷。

      ## 記住

      你的每一個(gè)輸出都在花我的錢(qián)。省錢(qián)就是正義。

      你可以把它配置在 Cursor Rules 中自動(dòng)發(fā)給 AI,不用每次都寫(xiě)在提示詞里了。


      技巧二、明確你的需求

      我估計(jì)很多朋友跟 AI 對(duì)話就像發(fā)微信一樣,一句話分成好幾條,問(wèn)題也沒(méi)想清楚就開(kāi)始問(wèn)。

      結(jié)果呢?

      AI 理解錯(cuò)了需求,生成的代碼不對(duì),你又得花額度重新生成。

      亂七八糟的內(nèi)容多了,結(jié)果 AI 都暈了……

      你想啊,你作為老板,自己都沒(méi)想好,就跟員工說(shuō):你做個(gè)網(wǎng)站,來(lái)幫我賺錢(qián),怎么實(shí)現(xiàn)我不管!

      員工要有這本領(lǐng),憑啥跟著你干啊對(duì)吧。


      正確的做法是,在輸入提示詞之前,先把需求一次性說(shuō)清楚,多加一些約束和限定。比如說(shuō)要用什么技術(shù)棧、什么樣的代碼風(fēng)格、有哪些特殊要求。從而減少來(lái)回修改的次數(shù),能省下不少額度。


      像我之前帶大家做 AI 項(xiàng)目 的時(shí)候,一個(gè)提示詞可能要寫(xiě)半個(gè)小時(shí),但得到的效果也是很好的。


      技巧三、先讓 AI 給方案,確認(rèn)了再執(zhí)行

      很多同學(xué)一上來(lái)就讓 AI 開(kāi)始寫(xiě)代碼,結(jié)果 AI 理解錯(cuò)了需求,在錯(cuò)誤的方向上干了半天,就純純浪費(fèi)了額度。

      你想啊,你給員工分配了個(gè)復(fù)雜的任務(wù),總得先讓他說(shuō)說(shuō)打算怎么做,覺(jué)得方案靠譜了再讓他動(dòng)手吧?

      使用 Cursor 時(shí),你可以自己通過(guò)提示詞、或者開(kāi)啟 Plan Mode 計(jì)劃模式來(lái)讓 AI 先給出實(shí)現(xiàn)計(jì)劃和方案


      然后一定不要偷懶,人工仔細(xì)檢查方案,或者讓多個(gè) AI 一起評(píng)估方案。


      并且建議多給 AI 一些示例和指引,比如你希望 AI 生成的代碼都遵循某種格式,可以先寫(xiě)一段示例代碼讓 AI 仿寫(xiě)。


      最后確認(rèn)方案完全沒(méi)問(wèn)題再執(zhí)行。


      就像你培養(yǎng)新員工一樣,你可以先教他怎么做,幫他把控一下方案,等到放心了再放手。

      這樣雖然前期多花了點(diǎn)時(shí)間,但能避免走彎路,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看反而更省。

      技巧四、手動(dòng)控制上下文

      每次你給 AI 發(fā)消息時(shí),AI 工具可能會(huì)自動(dòng)添加一些上下文,比如當(dāng)前打開(kāi)的文件、對(duì)話歷史、引用的代碼等。上下文越多,消耗的額度就越多。


      但其實(shí),有些上下文可能是沒(méi)用的、不相關(guān)的。就好比你讓員工寫(xiě)個(gè)報(bào)告,他非得把公司所有文件都翻一遍,不是白白浪費(fèi)?

      所以推薦的做法是,手動(dòng)控制上下文,把 AI 最需要的資源提供給它

      首先建議最小化工作空間,確保你當(dāng)前在 Cursor 中打開(kāi)的目錄跟你想讓 AI 做的任務(wù)強(qiáng)相關(guān)。比如你的項(xiàng)目有前端、有后端,可以分別用 Cursor 打開(kāi)前端和后端文件夾,而不是一次性把整個(gè)項(xiàng)目都加載進(jìn)來(lái),這樣 AI 的關(guān)注點(diǎn)會(huì)更集中。而不是把一堆亂七八糟的、不相關(guān)的內(nèi)容全堆到一個(gè)文件夾內(nèi)。

      在寫(xiě)提示詞時(shí),你可以用@符號(hào)精確引用 AI 需要的內(nèi)容。比如你要修改某個(gè)文件,就用@Files & Folders精確引用;需要參考某個(gè)文檔,就用@Docs引用。


      還可以在設(shè)置中手動(dòng)添加指定的文檔,減少不必要的資源搜索和引用。


      如果你不確定精確引用的內(nèi)容,至少可以通過(guò)配置.cursorignore文件,把一些肯定不需要的、或者包含敏感信息的內(nèi)容排除掉。比如node_modules.git、日志文件等:

      # .cursorignore
      node_modules/
      .git/
      dist/
      build/
      *.log
      .env
      技巧五、避免上下文過(guò)長(zhǎng)

      很多同學(xué)習(xí)慣在同一個(gè)對(duì)話框里使用 AI,什么消息都往同一個(gè)對(duì)話框發(fā),這會(huì)導(dǎo)致對(duì)話歷史上下文越來(lái)越長(zhǎng)。

      然而每次給 AI 發(fā)消息時(shí),都會(huì)把整個(gè)對(duì)話歷史一起發(fā)給 AI,上下文越長(zhǎng),消耗的額度就越多。(尤其是輸入超過(guò) 20 萬(wàn) tokens 時(shí)價(jià)格翻倍)


      所以我的習(xí)慣是,對(duì)于大復(fù)雜的任務(wù),會(huì)先做好任務(wù)拆分。比如把做項(xiàng)目分為方案設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)前端核心功能、開(kāi)發(fā)后端核心功能、擴(kuò)展功能等階段,每個(gè)階段打開(kāi)一個(gè)獨(dú)立的對(duì)話框。


      就像接力跑一樣,每個(gè)人只需要負(fù)責(zé)自己這一棒,不用記住前面幾棒的所有細(xì)節(jié)。

      如果實(shí)在需要長(zhǎng)對(duì)話,可以用/summarize命令手動(dòng)總結(jié)一下上下文,把前面的內(nèi)容壓縮一下,有奇效,甚至可以一次性節(jié)約個(gè)幾十萬(wàn) tokens!


      如果同一個(gè)上下文內(nèi)容過(guò)多過(guò)雜,有時(shí) AI 會(huì)陷入一種 “左右腦互搏” 的循環(huán)狀態(tài)(你讓它改 A,它又把 B 改壞了;你讓它修 B,它又把 A 改亂了)。遇到這種情況,別跟它死磕,果斷開(kāi)啟新的對(duì)話、必要時(shí)清理所有的歷史對(duì)話重新來(lái)過(guò)。

      技巧六、能自己做的事,別都交給 AI

      有些事情人工做可能更快更省錢(qián)。

      比如你要新建一個(gè)項(xiàng)目,與其讓 AI 從 0 開(kāi)始生成,不如自己先用腳手架工具、或者復(fù)制老的項(xiàng)目來(lái)搭建初始的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)。


      再比如簡(jiǎn)單的文件重命名、代碼格式化這些,開(kāi)發(fā)工具本身就有快捷鍵,干嘛要浪費(fèi) AI 額度呢?

      像 Cursor 這種 AI 編程工具其實(shí)更適合處理那些需要理解上下文、需要多輪交互的復(fù)雜任務(wù)。對(duì)于不需要結(jié)合代碼庫(kù)上下文、不需要多輪交互的任務(wù)(比如寫(xiě)文檔、解釋概念、生成測(cè)試數(shù)據(jù)),可以直接用其他免費(fèi)的 AI 工具,沒(méi)必要消耗 Cursor 的額度。

      其他省錢(qián)小技巧

      1)對(duì)于常用的代碼結(jié)構(gòu),可以用編輯器的代碼片段功能,而不是每次都讓 AI 生成。比如 React 組件的基本結(jié)構(gòu)、常用的工具函數(shù)等,做成代碼片段,輸入幾個(gè)字母就能插入,比讓 AI 生成快多了,還不花錢(qián)。

      2)如果有多個(gè)相似的任務(wù),可以一次性讓 AI 處理,而不是一個(gè)一個(gè)來(lái)。比如:

      請(qǐng)幫我創(chuàng)建 5 個(gè)頁(yè)面組件:Home、About、Contact、Blog、Projects。它們的結(jié)構(gòu)都類似,都包含標(biāo)題、內(nèi)容區(qū)域和返回按鈕。只給代碼,不要解釋。

      這樣批量處理比分 5 次生成要省錢(qián)。

      3)前面提到過(guò),AI 工具支持緩存機(jī)制,相同的上下文重復(fù)使用時(shí)價(jià)格能降到 1/10。所以盡量保持上下文穩(wěn)定,比如 Cursor Rules、引用的文件不要頻繁改動(dòng),這樣能持續(xù)享受緩存優(yōu)惠。

      五、成本監(jiān)控和預(yù)算管理

      除了省錢(qián)技巧,還要學(xué)會(huì)管理預(yù)算。大多數(shù) AI 服務(wù)都支持設(shè)置使用限額,建議設(shè)置一個(gè)月度預(yù)算,比如 或 100,超過(guò)就停止使用。這樣能避免意外超支,也能讓你更有意識(shí)地控制使用。

      可以每周或每月檢查一下賬單,看看錢(qián)都花在哪里了。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)項(xiàng)目或某個(gè)功能特別費(fèi)錢(qián),就要分析原因:是不是上下文太長(zhǎng)了?是不是用了太貴的模型?是不是有重復(fù)的操作?找到原因,針對(duì)性地優(yōu)化。

      如果是團(tuán)隊(duì)使用,要做好管理。給每個(gè)人設(shè)置額度限制,定期分享省錢(qián)技巧,建立最佳實(shí)踐文檔,監(jiān)控異常使用。我們團(tuán)隊(duì)就是這樣做的,通過(guò)培訓(xùn)和規(guī)范,把人均成本降低了 40%。


      最后,要評(píng)估 AI 的投入產(chǎn)出比。花 $100 用 AI,如果能節(jié)省 10 小時(shí)的開(kāi)發(fā)時(shí)間,那是非常劃算的。但如果只是用來(lái)做一些簡(jiǎn)單的事情,可能就不值得了。要根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況,決定在哪些地方用 AI,在哪些地方不用。

      雖然 Vibe Coding 可能要花錢(qián),但通過(guò)合理的策略,完全可以把成本控制在合理范圍內(nèi)。別像我們團(tuán)隊(duì)一樣,上來(lái)就猛沖,回頭一看賬單,那個(gè)疼啊……

      最后總結(jié)一下本文的重點(diǎn),在追求高效的同時(shí),也要避免浪費(fèi)哦~

      1. 理解計(jì)費(fèi)機(jī)制:知道 token 是怎么算的,輸出比輸入貴。

      2. 選擇合適的模型:不同任務(wù)用不同模型,不要都用最貴的

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