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AI agent 一個任務燒掉好幾美元？Claude Code、Codex 帳單暴增真相＋砍半省 token 心法

  • 更新日期：2026-06-21 20:03:25
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💡 核心結論速覽 (TL;DR)

  • 有多燒：Uber 4 個月就燒光一整年的 AI 編程預算、微軟某部門因為重度工程師每月花掉 500～2,000 美元而把 Claude Code 換掉。重度自動化跑起來，一個 feature 任務的估算成本就要好幾美元。
  • 「6/15 Claude Code 要另外收費」目前是暫緩的：原訂 6/15 把「程式化用量」切出訂閱、改按 API 計費的新制，已被 Anthropic 喊停、正在改版重做；你在終端機手動敲的 Claude Code、Claude.ai 聊天都不受影響。
  • 為什麼燒：每次呼叫都把整段對話重送一次、反覆重讀整個檔案、thinking token 按 output 計費、開 subagent 並行又翻好幾倍——context 越長越貴，呈複利累積。
  • 行動：靠官方那套省 token 心法——開 prompt caching（快取讀取省約 9 成）、prompt 講具體、適時 /clear 或 /compact、小任務用便宜模型——同一份工作的帳單常能砍掉一大半。下面整理成表。

先講一個會讓你倒抽一口氣的數字。Uber 的技術長公開說，他們原本編給 2026 年「AI 寫程式」的整年預算，4 個月就燒光了——他的原話是「我得重新回到白板，因為我以為夠用的預算已經被吹掉了」。同一時間，微軟旗下一個部門（負責 Windows、Office、Teams 那些產品）也決定把工程師的 Claude Code 收掉，換成自家工具，原因很直接：重度使用的工程師，每個月光 token 就燒掉 500 到 2,000 美元。

我看到這些新聞特別有感，因為我自己每天同時開 Codex 跟 Claude Code 跑開發，用量大到我會認真盯帳。AI agent 一個任務動輒燒掉好幾美元、月底帳單嚇你一跳，不是錯覺，是真的。而且最近 Claude Code「6/15 是不是要另外收費」鬧得沸沸揚揚，更讓人心慌。

但我寫這篇不是要你別用——以我同時付好幾家 AI 訂閱、又有十幾年看投資成本的習慣來說，關鍵從來不是「貴不貴」，是「你會不會用」。會用的人，同一份工作的帳單能比不會用的人少一大截。這篇我會先把成本的真相、還有 6/15 那場風波講清楚，再帶你看它到底把錢燒在哪，最後給你一套我自己在用、而且幾乎全部出自官方的省 token 心法。

AI agent 到底有多燒？先看這幾個數字

直接說結論：輕度用其實不貴，真正會把帳單衝爆的是「重度自動化」。官方自己給的企業部署平均數字是每位開發者每天約 13 美元、一個月 150～250 美元，而且九成的人每個活躍日花不到 30 美元。問題出在那剩下的一成重度玩家身上——他們才是月燒上千美元的人。

幾個幫你建立體感的參考（這些是第三方測試或試算，不是官方統一帳單，看個量級就好）：

  • 單一任務的量級：有部落格以 Sonnet 4.6 的費率做模型化試算，一個小 bug fix 約 0.5 美元、一個完整 feature 任務約 2.3 美元——聽起來不多，但乘上你一天幾十次、加上重試，就很可觀。
  • 工具之間差很大：有測試顯示，同一個任務 Claude Code 大約用掉 Codex 四倍的 token（一個案例是 620 萬 vs 150 萬）。這不全是浪費——Claude 想得更多、覆蓋更全——但你的錢包確實有感。
  • 雲端比本機更燒：以 Codex 為例，同一個任務丟雲端跑大約比本機多耗 5 倍 credit，因為雲端要額外開容器、把 repo clone 下來、跑環境設定。這也是我之前在 Codex 本機 vs 雲端怎麼選 裡特別提醒的點。

看到這裡先別焦慮。這些數字嚇人的前提，都是「沒在管」。會用的人，光是把後面那幾個開關打開，同一份工作就能省下一大半。我們先把最讓人混亂的 6/15 風波說清楚，再來談怎麼省。

「Claude Code 6/15 要另外收費」是真的嗎？這場風波我幫你講清楚

先給你定心丸：截至目前，這個新制是「暫緩」的，並沒有真的生效。很多人以為「6/15 之後 Claude Code 就變貴了」，這是誤會，我幫你把來龍去脈拆清楚。

事情是這樣：Anthropic 在 5 月中宣布，原訂 6/15 起，把「程式化」使用 Claude 的那部分用量——也就是用 Agent SDK 串接、用 claude -p 跑非互動的 headless 任務、或經第三方 app 自動化呼叫——從你訂閱方案的「共享額度池」裡切出去，改成一個獨立的、按標準 API 費率計費的每月 credit 額度（當時公布是 Pro 給 20 美元、Max 5x 給 100 美元、Max 20x 給 200 美元的 credit，用不完不累積）。簡單說，就是想把「重度程式化用量」從吃到飽的訂閱，推向按量付費的 API。

這裡有個超級重要、最多人搞錯的關鍵：就算這個新制上路，你在終端機「手動」敲的 Claude Code、在 Claude.ai 網頁或 App 上的聊天，全都不受影響，照樣走你原本的訂閱額度。被切出去的只有「程式化／自動化」那一塊。

然後劇情急轉：大約在 6/15、6/16 前後，Anthropic 通知大家這個計費改動暫不生效，目前那些程式化用量仍照舊吃訂閱額度。官方的說法是他們要「重新設計這個方案，更好地支援大家用訂閱來開發」，未來若有任何改動會提前通知。所以現在的狀態是：原訂的漲價暫停了，但這個方向 Anthropic 顯然還沒放棄。與其賭它何時回來，不如現在就把省 token 的功夫練起來——這才是你真正能掌握的。

為什麼 AI agent 這麼會燒 token？

搞懂它把錢燒在哪，你才知道從哪裡省。一句話：AI agent 的對話是「無記憶」的，每一次呼叫，它都得把前面所有的對話、系統提示、工具定義「整包重送一次」給模型——你聊得越久，每一句的單價就越貴，像滾雪球。

具體的燒錢點有這幾個，我從花最兇的排下來：

  • 反覆重讀整個檔案：這是最大的單一浪費。agent 沒有「只給我改動的部分」這種選項，它每次要看一個檔，就把整份重新讀進 context。一個大檔讀個幾十次，token 就這樣堆上去。
  • context 越長、每次呼叫越貴：聊到第十輪，光是把歷史重送一次可能就是四萬多個 token，而你每問一句都要付這筆「複習費」。
  • thinking（推理）token 按 output 計費：延伸思考預設是開的，而那些「想」出來的 token 是用較貴的 output 費率算的，預設預算可以到每次數萬。偶爾還會卡進無止境的思考迴圈空燒。
  • 開 subagent 並行，token 翻好幾倍：多請幾個分身一起幹活很爽，但每個分身都各自開一個完整的 context。官方明說，在 plan 模式下開 agent 團隊，大約會用掉一般對話 7 倍的 token。
  • 掛太多 MCP、塞太多設定檔：每個 MCP 工具的定義、還有你的 CLAUDE.md、記憶檔，都會常駐占 context。有人實測光是這些，還沒問第一個問題就先吃掉三、四萬 token。你掛了哪些 MCP server，其實也跟成本直接相關。

看懂了吧？這些沒有一個是「AI 很爛」，全是「對話越滾越大」的自然結果。好消息是：每一條都有對應的省法。

我的省 token 心法（幾乎全是官方招式）

直接給你最有效的順序：先確認快取有開，再學會「適時清空對話」跟「給對的模型對的活」，這三件事就能省下最多。下面這張表我按「省得多不多、好不好做」排好，幾乎每一招都來自 Anthropic 官方的成本文件，可以放心照做。

省 token 招式 怎麼做 / 為什麼有效
❶ 開 prompt caching（最高槓桿） 重複的系統提示、檔案內容做快取後，「快取讀取」只算基本輸入費率的約 1 折（省 ~90%）。Claude Code 預設就會自動快取；Codex 的 cached input 也約打 1 折。光這條，同一個 bug fix 的成本就能差到 2.5 倍。
❷ prompt 講具體，別讓它廣掃 說「在 auth.ts 的 login 函式加輸入驗證」，而不是「幫我改善這個專案」。越具體，它要重讀的檔越少。
❸ 適時 /clear 或 /compact 切換到不相干的工作就 /clear 把陳舊對話清掉（不然每句都在替舊 context 付費）；想保留重點用 /compact "聚焦在…"。
❹ 小任務用便宜模型 多數寫程式用 Sonnet 就夠，複雜架構才動用 Opus；可以 /model 中途切換，subagent 也能指定用更便宜的機型。
❺ 降低 thinking 預算 簡單任務不需要它想那麼多，用 /effort 降等級或關掉延伸思考；thinking 是按較貴的 output 算的，省這塊很有感。
❻ 先 plan、再動手 用 plan 模式讓它先探查、提方案，你確認方向對了再放它做——避免「方向錯了還昂貴地重工」。

還有兩個我自己很愛的習慣：一是把吵雜的活丟給 subagent（跑測試、抓文件、處理一大堆 log），讓那些 verbose 輸出留在分身的 context 裡，只回一段摘要給主對話；二是用 ignore 檔把 node_modules 這種大目錄擋掉，免得它手殘讀進去。把這些湊齊，你會發現帳單真的瘦得下來。

那訂閱還划算嗎？訂閱 vs API 我會怎麼選

先給判斷：輕中度、用量可預測的人，繼續吃訂閱方案最划算；只有當你是「重度自動化、而且這些自動化有明確產出價值」的人，按量付費的 API 才開始合理。6/15 那個新制本質上就是想把後面這群人從訂閱推向 API——方向不難理解，只是執行被喊停了。

幫你對號入座：

你是哪種人 我的建議
手動為主、用量穩定 訂閱方案（ChatGPT Plus／Claude Pro 或 Max）最省心，固定月費、超量頂多被限速。先別碰 API 計費。
會跑自動化、但還在試水溫 留在訂閱，但把省 token 心法練熟、養成盯用量的習慣，先看看自己一個月實際燒多少。
重度自動化、產出可量化價值 可評估 API／credit 按量付費，搭配 prompt caching 把單價壓低；把「省下的工時」對比「token 成本」算清楚再放大。

說說我自己。我每家 AI 都付費訂閱、用量很大，但我從不裸用——我會盯著用量、習慣性地 /clear、簡單任務絕不開最貴的模型。以我看了十幾年投資成本的角度，這跟管理任何一筆持續性支出一樣：不是不花，是花得明不明白。我也會把「真的需要算力」的活，跟「在本機隨手跑」的活分開——這跟我之前算 AI agent 隱藏成本 是同一套思路。AI 幫我省下的時間，遠比這些 token 錢值得，但前提是我得讓每一塊錢都花在刀口上。

FAQ 常見問題

Claude Code 6/15 之後到底有沒有變貴？

截至目前沒有。原訂 6/15 把「程式化／自動化用量」切出訂閱、改按 API 計費的新制，已被 Anthropic 暫緩、正在改版重做。你在終端機手動敲的 Claude Code、Claude.ai 上的聊天從頭到尾都不受影響。不過 Anthropic 顯然還沒放棄這個方向，建議現在就把省 token 的習慣養起來，未來不管它怎麼改你都不怕。

同樣的活，Claude Code 真的比 Codex 貴嗎？

有第三方測試顯示，同一個任務 Claude Code 大約用掉 Codex 四倍的 token。但這不代表它「不值得」——Claude 通常想得更周全、覆蓋更多邊界情況。實務上我會看任務性質分配：探索性、要想得深的給 Claude，明確、重複性高的給 Codex，再各自把省 token 招式開好。

prompt caching 我要手動開嗎？

Claude Code 預設就會自動對系統提示這類重複內容做快取，你通常不用特別設定。要做的是「配合它」——別頻繁改動最前面的系統提示或大段固定內容，那會讓快取失效、得重新付一次較貴的「寫入」費。Codex 那邊的 cached input 也是自動打折，原理一樣。

一直 /clear 會不會把重要 context 也清掉？

會，所以要挑時機。/clear 適合用在「切換到一個完全不相干的任務」時——舊任務的對話對新任務毫無幫助，留著只是每句都在多付錢。如果你還在同一個任務、只是想瘦身，改用 /compact "聚焦在某某重點"，它會幫你濃縮、保留關鍵脈絡。

我是重度用戶，月底帳單常爆，第一步該做什麼？

先確認快取有在運作、然後馬上養成 /clear 的習慣，這兩個見效最快。接著一週內把「簡單任務改用便宜模型」「prompt 講具體」「verbose 操作丟 subagent」逐一補上。多數人光做完這幾步，帳單就能砍掉三到五成——而且你的產出幾乎不受影響。

結論：AI 不是貴，是你有沒有花在刀口上

把這篇收成一句話：AI agent 的帳單確實可以很嚇人，但那幾乎都是「沒在管」的結果——把快取、清空對話、選對模型這幾件事做齊，同一份工作的成本就能砍掉一大半。

我自己跑完這輪研究最深的體會是：我們很容易把「貴」當成 AI 的原罪，但真正決定帳單的，從來是使用者。同樣月花一千美元，有人換來十倍的產出、有人只是在替一堆陳舊的對話歷史反覆付費。6/15 那場風波給我的提醒不是「快逃」，而是「該把家裡的水電費好好管一管了」——因為這個按量付費的方向，遲早會以某種形式回來。先把功夫練好的人，到時候只會更游刃有餘。

今天就打開你最常用的那個 AI 工具，確認快取在運作、養成切換任務就 /clear 的習慣，簡單的活別再開最貴的模型。如果你想把 AI agent 在你電腦上的「資源」也一起管好，歡迎接著看我怎麼 替它設好安全護欄、別讓它亂刪檔、或揪出它在背景 偷留的殘留程序 跟 狂寫硬碟的毛病，再不然訂閱我的部落格，我會不定期把這類踩過的坑整理成可以直接抄的解法寄給你。

參考資料

 

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