Claude太贵后，我这样砍掉一半成本

这几天我越来越确定，很多人用 AI 最大的问题，不是不会用，而是默认拿最贵的模型干所有活。

刚开始我也这样。改点文案、整理资料、扫一遍代码思路，顺手就开 Claude。账单出来才发现，很多钱花得根本没必要。

后来我逼自己先问一句：这件事，到底值不值得上最贵的模型？

我现在把 AI 的活拆成三层。

第一层是脏活累活，交给便宜模型。比如材料初筛、格式整理、长文粗总结、低风险改写。这类活的核心不是惊艳，是便宜、快、能交差。以前我也喜欢图省事，什么都丢给贵模型，现在回头看，纯属浪费。

第二层是关键判断，再上好一点的模型。比如收束文章结构、检查代码思路、判断一个选题值不值得继续做、把模糊问题掰清楚。这种活开始吃理解力，便宜模型容易糊、容易飘，说得像对，其实不太能落地。贵模型的价值，主要就在这几步。

第三层是真正拍板，必须自己来。这个反而是我最近最大的感受。AI 越好用，越容易让人误会自己只剩下按发送键了。但真干下来你会发现，哪些建议能信，哪些输出能直接发，哪些东西一用就可能翻车，最后还是得你自己兜底。

所以我这周所谓“把成本砍掉一半”，本质上不是找到了什么神奇平替，而是不再乱用。不是默认开最强，而是先想清楚：这活配不配。

这件事对独立开发者、自己做项目的人尤其重要。公司能把模型账单摊进整体成本里，你不行。你要是从一开始就养成“默认开最贵”的习惯，最后很容易变成不是你在用工具提效，而是你在给工具打工。

所以我现在对“最强模型”这四个字没以前那么上头了。强当然重要，但对大多数普通人来说，更重要的是它能不能长期承受，能不能稳定接进自己的日常流程。

真正在现实里有用的，往往不是那个排行榜第一的模型，而是一套能把 70 分到 80 分的活稳定干完、价格也不至于肉疼的组合。

如果你最近也觉得 AI 越用越贵，先别急着追最新最强。先把自己的任务拆开：哪些只是体力活，哪些真的需要高智力，哪些必须你自己来。

这一步一拆，很多没必要的成本，自己就会掉下来。

很多人不是不会用 AI。

只是一直在用最贵的方式，做本来没必要那么贵的事。