2 小時 2800 萬，賬單給你們看下

一直有讀者好奇問我，搞一個自己的 AI 團隊是不是很費錢？

尤其是聽說燒 token 很猛且錢包很難受的時候，很多人對于擁有一個 AI 員工或者 AI 團隊有些抵觸。

我先給你們看一個我的 Agent 工作場景，看看到底要燒多少 token，要花多少錢？

前幾天我寫了一篇文章《》，講的是我用 AI 開發的第一款微信小程序上線的事兒。

這個小程序的幾個核心頁面如下，包括用戶登錄、信息流、詳情頁、轉發分享等功能。

上線后很快就收到了一些用戶反饋，于是昨天下午我又開發升級了一版。

這次迭代我用的是 Claude Code 結合 GLM-5.2 的搭配，前后總共花了 2 個小時多一點。

從需求提出到開發上線，全程大概消耗了 2800 萬 token，費用就按 9 美金算，也就是大概 60 塊人民幣。

那么，這 2800 萬 token 總共幫我完成了多少個需求呢？

22 個。

我還讓 Claude Code 自己統計了一下，它把我每次提出的需求分類匯總了一下，總計 22 個。

也就是說，我 2 個小時花了 60 塊錢就把一個產品完成了一輪迭代，然后發布上線。

假設這個產品我是找外包去開發，光是處理這 22 個需求的來回溝通和執行時間都不止兩天，而成本連十倍都不止。

即便是我自己手搓代碼開發，也不可能在 2 小時內搞定所有這些需求。

因為我自己是程序員出身，所以我知道那些看起來簡單的需求背后是有多大的代碼工作量。

當然，如果你用 Claude 或者 GPT 的那些頂級模型，支出肯定不止這些。

但現在用 Agent 也得分場景和任務，不是盲目上頂配就是最優選，要不就是殺雞用牛刀，白花冤枉錢。

就目前我開發這個小程序的需求來說，我覺得 Claude Code 結合 GLM-5.2 就完全夠用。

而且這個開支，簡直太便宜了。

相比自己做和找外包做，省下來的是時間精力，得到的是快速可上線的版本。

做過產品的讀者知道，其實工作量倒不是首要問題，最讓人無語的是那種低效且無休止的溝通。

現在，一個人帶著 Agent 搞定過去需要一個團隊完成的工作，幸福指數暴漲。

我現在的工作流里有幾類主要工作是讓 Agent 輔助我完成的，除了上面說的開發工作之外，還有內容創作、素材設計、產品工作。

再給你們看個賬單。

這是負責協助我產品工作的 Agent 這個月截止目前的 token 消耗和花費支出情況。

算下來不到 400 塊錢人民幣，token 不到 9000 萬。

在這種開支下，這個 Agent 同時在幫我支撐三家不同公司的產品顧問工作。

包括需求分析、數據分析、產品設計、方案評審和產品文檔都是它在做。

我要做的，就是提需求，做判斷，然后在關鍵時刻給方法和糾正。

對應的，這個 Agent 每個月至少幫我省出來一半以上的工作時間，這筆投入對我來說當然劃算。

不過這里也要說下，就是前期訓練我的產品助理 Agent 是需要時間的，因為我需要把自己做產品的全套方法教給它。

這個調試和訓練的過程比較耗時，但只要完成了就能獲得長期收益，所以整體 ROI 非常高。

同理，我還有負責協助我進行內容創作的 Agent，我的文章框架、短視頻腳本、直播提綱，它都能做得很好。

滿打滿算，正常需求情況下，我每個月在 Agent 團隊里花的錢其實也就一兩千的樣子。

之前我有開過一些會員，但后來發現我這種場景下需求更適合隨需隨用的模式，所以就改成了中轉 API 接模型。

可能單看這一兩千對一部分讀者來說覺得很多，但放在我的工作流里其實就是 ROI 超高的投入。

要知道，一個月兩千塊錢我是不可能招到一個人來用如此高的質量完成這些工作的。

而我被分擔出去的工作，都變成了我做其他更重要的事或者休息娛樂時間。

因此，性價比拉滿。

這里我再補充一點，我發現如今有人喜歡做 token 比拼，比如一天消耗多少、一個月消耗多少，以此作為炫耀自己的資本。

有些人一天花幾個億 token，甚至一個月在 AI 上花大幾千上萬費用的，包括一些公司還在做 token 消耗榜。

我覺得，這是有點畸形的。

單純比拼 token 消耗多少不應該成為衡量一個人的指標，更合理的方式應該是用更少的 token 完成更多高質量的工作。

這就好比，現在沒有誰會用每天在電腦面前工作時長來作為證明自己很牛的指標。

因此，評估一個人是不是真用 AI 產出價值，不要看他每天消耗了多少 token，而應該看他用這些 token 換來了哪些產出。

甚至我覺得，未來會有一種專門的服務叫「token 優化師」，專門教別人怎么用最少的 token 完成更多的工作。

這不是瞎說，因為我發現很多人盲目追求頂尖模型，或者開通最高檔會員。

錢沒少花，活兒真沒干多少。

這不是跟風，更不是炫耀，我們應該提倡合理使用，落地使用。

畢竟，token 也是用電換來的。

就我目前的日常需求來說，日常搭配的 Agent 框架主要是三個，Claude Code、OpenClaw、Codex。

CC 主要用來做一些開發工作，OpenClaw 主要用來負責內容創作和產品工作，Codex 負責設計類和一些日常事務。

模型方面，我常用的有 Claude Opus 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2、GPT Image 2、Kimi。

你會發現，我都沒有用類似 Fable 5 或者 GPT-5.6 Sol 這樣的頂尖模型。

不是他們不好，而是太強，強到我的工作場景用不上。

原本花 1 塊錢就能完成的活兒，沒必要花 10 塊錢去硬上，省下來的錢喝杯咖啡不香么。

今天就跟你們說了這些吧，希望能對你們有些幫助。

如果你們感興趣，下次我可以跟你們分享一下如何用 AI 從零到一搭建一個小程序，甚至哪次給你們開直播在線 Vibe Coding。

我的直播從小黑屋被放出來了，下次開播的主題也定好了，你們可以先預約一下。

多學點東西，總有好處。

················· 唐韌出品 ·················

用AI思維發現下一個機會

安可時刻

如果想跟我學怎么搭建 Agent 團隊，并用 AI 來做個人 IP 和自媒體副業的，可以找我了解 AI 個體戶計劃。

這個計劃已經孵化出很多成功案例，讓不少普通職場人有了自己的第二曲線，AI 助力他們有了 Plan B。

最新一期計劃 8 月初在北京開課，同樣可以線下和線上同步參加。

每期限制報名人數，要來的抓緊時間 tangren0517