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AI 工具突然都要钱了，怎么选、怎么用才不花冤枉钱？ 
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疑问
8 月 11 日上午 10 点，我在视频号里做了一场临时答疑。
起因是星友张文茹在星球里问了一串 AI 工具的问题，我觉得很有共性，很多网友可能都有类似困惑，就干脆直播解答。直播超过一小时，颇有酣畅淋漓的感觉。我把其中部分共性问题梳理成这篇文章，有些融合了直播后的进一步思考，和现场未必完全一致。
下面咱们开始分享。
付费文茹在留言里说自己是小白。她的体感是 K3（Kimi 家的新模型）不花钱几乎用不了，那么究竟值不值得掏这个钱？
这个问题，说出了很多人的疑惑： AI 从前不是免费的吗？怎么突然都找我要钱了？
前几年用各种工具软件，周遭世界都对免费用户显得挺友好。开发的人工费如果人家不跟你收，程序跑在你自己电脑上，电费和损耗可以当没看见。微信你用了这么多年，也没为「能发消息」单独交过钱，是吧？
不过现在这些 AI Agent 不太一样。它们很少在你本机里把活干完。你用的是远端那头很大的模型。你可以去查一下，若要把 DeepSeek V4 Flash 这种级别的东西自己在家部署，硬件要准备到什么份上。多数人看一眼那个数，就打消念头了。
所以调用 AI 工具，你付的其实是租用远端模型和算力的钱。DeepSeek V4 Flash 这个模型目前仍然便宜，性价比高。K3 的模型更大，耗的资源也更多，所以它贵。
在目前的情况下，算力、存储都是稀缺资源。要求 AI 免费，基本上等于请人上街发钱。这当然不可能。甚至「物美价廉」的目标，恐怕连提供商自己也做不了主。
前些日子流传出来的一段文本里，DeepSeek 创始人梁文锋跟投资人交流时说，他们按「买一批设备回来，十个月收回成本」来定 API 价。不过就在 8 月 6 日，DeepSeek 开发者平台又挂出一条很显眼的提示：计划近期整体上调 API 定价，预计涨幅较大，具体方案以正式通知为准。
直播那天是 8 月 11 日。公告已经出来好几天了，正式新价目直到 8 月 13 日才落地，8 月 17 日才生效，部分档位涨幅还不小。我对涨价的理解是，即便一家店不想多赚钱，只想要「合理的利润率」，但只要他家提供的东西又便宜又好用，人就会涌过来。供给跟不上，价格会被供需托起来。差价若不自己收，中间商也会收。
回到文茹的问题：值不值得花？你得自己能算。
Kimi 现在最高档 Allegro 是每月 699 元。
你交了这 699，它给你省下的时间、省下的成本，或者你拿产出去市场上换回来的钱，加起来如果明显过了两千、三千、五千，这钱就花得值。粗算的法子不复杂：先估一下你一小时值多少钱，再数数它替你省了几个小时，乘起来跟 699 一比就清楚了。反过来说，交了 699，算下来连 300 都换不回，那就不值。
选择哪一档来使用，跟每个人干什么活完全有关。我高强度跑任务的时候，就算 Kimi 订阅顶档，几天里也能把一周额度用光。
不过那是我的用法，不是你的用法。至于使用感受上，我写过 《聊聊我对 Kimi K3 的体感》，你可以参考。
很多人问我：你推荐的那些工具都分档，要不要一步到位买最高？
用不着。进去先选最低档。试过了，觉得好，再加。你原来订 20 美金，后来想订 200 的，完全来得及。反过来，先甩出 200 美金，用完发现在你这儿 2 美金都不值，那就亏大了。
订阅的注意事项还有一条，我常在星球里说：除非你特别笃定，先别锁定年付。年付账面上往往比月付便宜一截。真要算的大账不是那一截，而是你用了一两个月，更好的竞争产品出来了，剩下那十个月你守着个鸡肋产品，该怎么办？
不过这话我也说不得别人，毕竟年初的时候我也不知道哪根筋搭错了，订了一年的 Gemini Pro。后面发生的事儿，别问，打听多了也不好。
但这也并非没有特例。我在去年黑五订过一年的 YouMind Max 档，当时一次趸交，觉得挺肉疼。不过用到现在仍觉得值。
订阅费值不值得花，只能在你自己体验里判断。这就是人家做成不同档位的原因。丰俭由己嘛。
马具文茹第二问：龙虾和 Codex 有啥区别？
这两个，加上 Claude Code，现在常被放在同一个词下面：harness。英文原意是马具。前些日子我在青海湖边骑过一次马，还留了张照片，说是亲自体验了一把 harness。
AI 模型就是那匹马。光给你一匹马，没有鞍、没有缰绳，大部分人发挥不出那匹马该有的能力。牧区里或许有小朋友徒手上得去马，不过你我大概不行。
这个词的来路，我在 《什么是「驾驭工程」（Harness Engineering）？》 里写过。
龙虾（OpenClaw）、Codex、Claude Code、Kimi Code 都是「马具」（Harness），特点却都有区别。
Claude Code 底层很擅长编程。你拿它干别的也能干，可它最强的能力在写代码、改代码。Codex 也在加强编程，同时有一条我用得更多的能力：computer use，也就是直接操作电脑上的浏览器和软件界面。很多专业工具当年是为人类操作图形界面设计的，不是为 Agent 设计的。面对这些界面，Codex 是我现在最顺手的那一种框架。
8 月 9 日早上，我在星球里记过一次：用自然语言让 AI 去跑 NetLogo 仿真，自己没碰它的界面和代码编辑器。参数、多轮实验、结果图，都是它自主操作 NetLogo 完成的。
十几年前我学 NetLogo 这东西，国内连中文教材都不好找，后来还是从美国背回一本很厚的书。直播里我提到，2021 年北师大张江老师出过中文教材，我特别兴奋地写过推荐序。
回到我当初用 NetLogo 写论文的 2013 和 2014 年，那时候 NetLogo 还是特别专业的技能。彼时我还不是硕导，有别的老师的学生跟着我做研究。那两年他几乎没干别的，就负责把 NetLogo 的编程、设定这套吃透了，就有很强的竞争优势。我负责提想法，他来用 NetLogo 实施，我们配合得挺好，发了两篇 C 刊，加上一篇会议论文。
可是，这次我测试，把当年那个研究场景复现出来，哪里用的了几个月的时间？三五轮对话就走通了。
这件事不限于仿真。你专业里那些有界面的研究工具，越受欢迎，往往越是为人类用户设计的。以前你得自己啃用户手册。现在如果它足够常见，模型训练时多半见过；不够常见，你把文档链接丢给 Codex，让它先学再试。
把「熟悉某款软件」当成技术护城河的时代，一去不复返了。
另外你注意，我让 Codex 操作 NetLogo 时，用的还不是它 5.6 Sol（Codex 的旗舰推理档）那一档里最高级的推理，只用了中档 (Medium) 已经能把这事做完。
与 Codex 类似，腾讯的 WorkBuddy 也是「我来帮你把事干了」这一类型。我拿它主要是填 Word 表：把自己的材料和对方提供的样例丢进去，一会儿就填好了。要知道，我最讨厌填表了，有了这个工具，解脱了不少。
OpenClaw 和 与之类似的 Hermes 则是另一种风格。虽然它俩的能力和 Codex 有重叠，但我更喜欢让它们在后台处理定期、轻量的任务。
例如我上次帮高中同学做个项目。让龙虾定时去盯几本农业期刊、把论文下载下来再做初步处理，然后形成知识图谱，并据此分析研究趋势和热点主题。
框架和模型也不是绑死的。Codex 默认是 OpenAI 自己的模型，Claude Code 默认是 Anthropic 的。不过很多人会把一套 harness 接到另一家模型上。龙虾本身没有默认模型，你自己接。政策上两边态度不一样。直播里我说的是：Anthropic 对订阅接到龙虾比较严；OpenAI 则允许接到龙虾、OpenCode 或 Hermes。具体以两家当时的规则为准。
更细的搭配，我在 《Claude Code, Codex, OpenClaw，我是怎么让它们配合干活的？》 里写过。上个月那篇 《Claude Code 吭哧吭哧干活儿，我为什么偏要让 Codex 来拆台？》，说的是推进和审查怎么拆开：Claude Code 往前走，Codex 在关键节点找茬。让两个顶尖模型一起「商量着把活干完」，有时更能获得更高质量结果。
创作文茹问的第三件事，是两款给创作者用的 Agent：YouMind 和 Flowith。
Flowith 我之前已经为你写文章介绍过，这里专说 YouMind。
我最近半年写东西、做课件、插图，主要就靠两样：YouMind 和 Dessix。YouMind 是专给创作者做的。你写字也好，配音、画图、剪视频也罢，不管干哪一行，它把这一行里比较强的模型都请了进来，按它自己平台的积分统一扣钱（不用给每个模型单独订一份），还顺手帮你挑，哪件活该交给哪个模型，它都替你安排好了。
模型这东西更新快。YouMind 最近把 MiniMax H3 和 Seedance 2.5 也接了进来，这俩是最新的视频模型。你想用，不用再单独掏订阅，也不用自己去配 API，点开就能使。
创作者那些烦心事，它也挺会替你收拾。就说往 X 或者公众号发图文吧，以前我得把字和图来回倒腾，格式还老出错。现在 YouMind 一键排版，排好了等你点确认才发，不着急，你说了算。
我订的是 Max 档，所以用起来有点「大手大脚」。拿 Fable 5（Anthropic 的一款编程模型）说吧，这模型原本在 Claude Code 里得靠 Coding Plan（Anthropic 的订阅套餐）那点额度，一周就烧光；到了 YouMind 这边，我每个月 20 万积分放开手用，不用自己接 Anthropic API，当然积分也烧得挺快。
YouMind 还能开不同的工作区。你把一堆资料丢进去，后面的检索、切分、整合，它都替你接好了。我备课、做讲座、准备教创赛的 PPT，一大批都是用 YouMind 弄的。
教创赛不管校赛、省赛还是国赛，交的幻灯只认 PowerPoint 这一种格式。这可就戳到我的痛处了。我平时上课、讲座，全用 Reveal.js 做 HTML，根本不做 PPT。怎么办？我用 YouMind 加 GPT Image 2，把幻灯先做成一页一页的图，再拼成 PPTX。可拼完又冒出个问题，图上的字想改，怎么弄？
YouMind 能把文字层抽出来。
你改完一按回车，字就回到图里了，特别顺手。
取舍直播中不少观众问，我日常使用的话，选用哪个模型呢？
模型好不好，先看你拿它干嘛。你要是图个陪伴、图点情绪价值，豆包值得你自己去摸透。我这边要的是复杂一点的调度、计划，还有对结果的把关。所以咱们的需求可能不同，你没有必要「抄作业」。真拿不准，就问自己三件事：干什么（陪伴还是干活）？预算多少？质量门槛多高？
国内模型，我最近用得多的就俩。一个是 DeepSeek V4 Flash，我把它接到 Pi Agent（一种能统一调度各家模型的框架）这类框架上。当然最近 DeepSeek Harness（DeepSeek 官方自己出的框架）闪亮登场，Pro 版本也一起发布了。我于是更多地采用官方 Harness + DeepSeek V4 Pro。
另一个是 GLM，旗舰模型 5.2 挺好用。之前让学生使用，调用地址栏没配好，做个 Mirofish（一个跑多主体社会仿真的工具）仿真几天就烧掉一两千块。好在这篇文章被会议录用了，学生也要去做报告，也算没白花钱。就在我写这篇文章时，GLM 5.3 也闪亮登场了。
各种 AI 怎么扬长避短，我一直念叨张玉新老师那四个字：重器轻用。哪件工具合适你手头这件活，就用哪件。别老幻想着靠一把锤子打遍天下。你呢，也不用追着问别人「你用什么」。先想清楚自己这活要什么，再用上面那三样去筛，答案自然就出来了。
编程，就上擅长编程的那副马具，例如 Claude Code 。按模板填 Word，就用会填表的那副，例如 WorkBuddy。想出图、出视频、想一键发布，就走创作那条路，试试 YouMind。干什么、预算、质量门槛，这三样对上了，就合适。再也不用追着问「到底哪家最强」。
实在拿不准哪个工具合适，可以试试下面的办法。先问 AI，大部分都能解决，但是注意检索出来的结果未必准，因为噪声始终存在；另一种方法是问真正上手用过的人。我在直播中能一条一条如数家珍，是因为提到的这些模型、框架工具我全都亲手用过。
AI 市场上的生态位多得很，没有哪一家能长期把所有人的需求全覆盖。找到适合自己的工具，开心地用就可以了。
边界文茹那串问题答完，现场又有人问了几个问题。我选择其中几个有代表性的给你说说。
Tommy 在医院工作，经常要查共识、指南、行标，问我知识库该用哪个。这里先分清一件事：你要往里装的，是公开资料，还是单位内部不能外传的东西。
公开的、通用的内容，选择就多了。别人做好的库，拿来就能用。我用得最顺的是得到大脑，能用大白话查，平时也能很方便地追加内容。得到大脑还留了对外接口，在支持 Skill 的各种 Agent 里能直接调。团队协作，飞书那一套大家更熟，我用的是给教育优惠的商业版。它也支持 Skill，可以在 Agent 里面调用。
一旦沾上保密、单位内部、科研档案，事情就变了。模型不能往外连，上传这些信息本身就可能是违规的，利用第三方云知识库也不合适。
有人问指导学生的论文，能不能用本地部署模型，免得泄密？信息不出本机，这点确实解决了。可你在家用普通笔记本部署的那个模型，跟 V4 Flash 这种能正常起作用的差着一截。拿安全换来的，常常是能力不够，出来的结果跟你想要的不是一回事。这才是更大的风险。不是本地部署不能做，是你得接受这个代价，才值得做。
用 Agent 盯期刊和论文，除了 OpenClaw，也可以看看 Hermes。这类轻量的定时任务，两者没有本质上的高下。安全问题多半出在用法上：装在单位电脑里，里面又有敏感数据，权限还全开，那就不是给自己装助手，是把大门钥匙挂在了门外。开源项目出过漏洞，一般也能较快被发现。听风就是雨，一听龙虾就如临大敌，没必要；乱授权，同样要不得。
这类轻活，模型用不着上最贵的。DeepSeek V4 Flash 我用官网 API 调过，前两天有一次大概 1.3 亿 token，人民币几块钱。
AI 在科研里读文献、起草论文、模拟审稿，该怎么合理用？得到上我有两门课。一门 2024 年开的，讲传统 AI 工具，更新到 2025 年收尾；另一门是有了 Agent、Claude Code、Codex 之后，怎么用 Skill 干这些事，是今年的新课。
小结说了这么多，落到最后其实就一句大白话：值不值，你自己算一笔账就知道。你一小时大概能挣多少钱？它替你省了几个小时？两个数一乘，盖得过那笔订阅费，就值；盖不过，就别掏。这跟工具新不新、贵不贵，没多大关系，全看你怎么用它。
选哪一个，想清楚三件事就够了：你是想让它陪你说说话、解解闷，还是想让它实打实替你干活？你打算花多少钱？活儿得做到什么份上，你才觉得这钱没白花？这三件事对上了，就从最低一档试起，用顺手了再往上加；一时拿不准，就别急着一次买一年，省得回头出了更好的，你守着一个用不上的后悔。
至于怎么用，就更简单了：哪件工具擅长你这件活，就用哪件，前面每一节都举过例子，照着配就行。别老想着一步到位买最贵的，配得上你手头这件活，才是合适的。
工具和模型会一直出新，但「先算值不值、再看自己要什么、从低档试起」这套路子不会过时。记住它，你往后就不用再追着人问「到底哪家最强」了。
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